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？
