你好，
我正在開展一項實驗，測量細胞數量隨 8 種不同細胞培養基成分（即連續因子）濃度變化的變化。 具有 8 次額外運行的 DSD 為我提供了 29 次運行的實驗。 由於這個實驗的主要時間消耗是組成不同的培養基混合物，我計劃運行 3 個精確的重複，最好是封閉的，因為重複將在不同的 96 孔板中，並且處理上的差異（例如，未花費在培養箱等）可能會導致生長差異。 通過增強 DSD 即可輕鬆設置。
| 跑步 | 媒體組合 | 堵塞 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 2 | ？ |
然而，我還在這些運行的幾天內收集數據（非侵入性測量細胞數量），最多 7 次。 我預計治療之間的差異會由於細胞的指數增長而增加到一定程度，然後當它們耗盡空間時再次減少。 我可以將模型與各天的數據相匹配，並使用具有最佳 P 值的模型，但如果不將其全部集成到單個模型中，這似乎是一種數據浪費。
然而，按照我的理解，如果我只使用一個阻塞變量並將所有復制/日期組合放入單獨的塊中（見下文），我就會混淆由於不同日期和不同副本而導致的響應變化。
| 跑步 | 媒體組合 | 天 | 堵塞 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 1 | 2 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | ？ |
| 88 | 1 | 2 | 4 | ？ |
是否可以使用兩個阻塞變量來解決這個問題？
| 跑步 | 媒體組合 | 天 | A座 | B座 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 1 | 2 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | 1 | ？ |
| 88 | 1 | 2 | 1 | 2 | ？ |
我希望我的要求是有道理的。 我想我也可以將這一天作為一個分類因素，但我不希望任何模型包含它，所以感覺沒有必要。
