DOEブロッキングと交絡因子Ok。 それで、私は5つの（5つの）2レベルの因子、F1、F2 ... F5を使った実験をしました。 直接的な関心ではない追加の変数は、実験を2つの別々の1週間のブロックに本質的に分割する（ブロック）変数F6を必要とする変更が難しい要因でした。 これは、参加者グループの1つが参加を1週間に分割する必要があり、その影響をブロックしたかったためです。 ブロッキング変数のレベルを参加者グループAおよび参加者グループBと呼びましょう。
32回の実行予算がありました。 だから私は16の2つのブロックを持っていました。 私は、関心のある5つの主要な要因F1〜F5の主な効果と双方向の交互作用に興味を持っていました。
ある時点で、誰かが別の合併症を引き起こしました。ブロッキング要因（参加者グループ）に加えて、これらの参加者グループAとBのそれぞれに2人の個人がいることを知りました。意図したように、各実行が指定された参加者グループAまたはBに関連付けられるのではなく、各実行が1つの特定の個人に関連付けられました。以内にそれぞれのグループ—つまり、これら2人の個人の1人に、それぞれの16ランブロック内で特定のランが割り当てられました。 つまり、実行された個人1と2は（交互に）ブロック1内で実行され、実行された個人3または4は（交互に）ブロック2内で実行されます。
それらの個人を無視し、ブロックが参加者グループによって定義されている2つのブロックを持つランダム化された設計であるかのように単純に設計を扱う場合、分析に対して何をしますか？ これらの参加者グループ内に2人の個人がいて、それぞれの実行に異なる影響を与えるという事実に起因する「目に見えない」差異があると思います。 実験が実際にどのように行われたかを知って、分析（ANOVA）を実行または洞窟化する方法はありますか？
分析DOERe：DOEブロッキングと交絡因子あなたには選択肢があります...あなたがいくつかのデータを取得するまで私たちがおそらく知らないであろう最良のものはどれですか。 私の考え：
ブロックとどのようなノイズを混同していますか？ 数週間とおっしゃっていますが、その期間に治療効果から切り離したい（ノイズ）は何ですか？ ブロック、特に参加者に関連する仮説は何ですか？ 参加者の変動は、実験ではなくサンプリングを使用して調査できますか？ このようにして、参加者の一貫性についてもある程度理解できます。
いくつかのオプションがあります（オプションごとにANOVAの異なるモデルが必要になります）。
1.ブロックを変量効果として扱い、参加者をブロック内でランダム化します。 参加者は割り当てられず、そのバリエーションはブロック効果に割り当てられます。 これにより、4人の参加者を追跡し、グラフィカル分析を使用して体系的な効果を探すことができます。
2.ブロック効果を固定として扱い、応答変数に影響を与える理由（経験レベルなど）に関する仮説に基づいて、4人の参加者のうち2人だけを選択します。 参加者の1人を最初のブロックと混同し、2番目を2番目のブロックと交絡させます。 これにより、ブロック効果とブロックごとの交互作用の推定が可能になります。
3.参加者を不完全なブロックとして追加し、これを2つの完全なブロックに複製します。 明らかに、このアプローチである程度の解決策をあきらめるでしょうが、それでも妥当な解像度です。 IVデザイン。
