Hola,
Estoy diseñando un experimento para probar cambios (desde la línea de base) hasta un parámetro fisiológico medido en respuesta a dos tratamientos diferentes (A y 
que se usan por sí solos o combinados. Los recursos son limitados, por lo que estoy intentando realizar todas las combinaciones de tratamiento en cada sujeto (animal), en orden aleatorio.
Las carreras se verían algo así:
| Tema | Tiempo0 (línea de base) | Tiempo 1 | Tiempo2 | Tiempo3 | Tiempo4 |
| 1 | nulo | UNA | nulo | A + B | segundo |
| 2 | nulo | A + B | segundo | UNA | nulo |
| 3 | nulo | nulo | UNA | segundo | A + B |
| 4 | nulo | segundo | A + B | nulo | UNA |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Los efectos de transferencia son una gran preocupación y la forma en que espero combatir este problema es esperar a que los efectos desaparezcan y volver a los valores de tiempo0 (línea de base) antes de comenzar a tiempo la próxima instancia de tratamiento aleatorizado. Estoy seguro de que este no es un método a prueba de balas, pero tengo que trabajar dentro de mis posibilidades.
Tengo curiosidad por saber si otros tienen opiniones sobre cómo analizaría este tipo de datos (MANOVA, GLMM, etc.) o si hay una mejor manera de organizar mis ejecuciones para cuantificar la importancia.
Gracias
