你好@Enormous_PValue ，
歡迎加入社群！
我不完全確定您是否區分了重複（堆疊表）和重複（拆分錶）。
重複和複製之間的區別 ：重複是指在同一實驗運行中進行多次反應測量（數據表中的相同樣本/行，對該樣本進行的每次測量都有幾列） ，而複製是指針對每個治療組合進行多次實驗運行（數據表中的多個樣本/行）。
- 使用複製是為了更準確地估計純誤差和參數估計。重複是一次新的運行。複製減少了所有變化源（實驗+測量）。
- 可以使用重複來降低測量變異數並提高測量精度/準確度。重複測量僅減少測量值的變化。
您可以在此處閱讀有關此重要差異的更多資訊： https://cdn.statease.com/media/public/documents/2021-08_Replicates_vs_Repeats.pdf
關於您的用例，如果您提到重複，則可以使用增強設計平台複製您的設計。參見複製設計範例。但是您是對的，使用這個平台來增強它將創建一個表，其中重複運行的排序方式與原始設計相同（它只是按照您指定的次數複製和堆疊原始運行）。我看到兩個可能有助於改善隨機化的選項：
- 您可以建立具有重複的設計，如果您能夠同時執行實驗，則可以隨機化整個資料表。 @jthi昨天為我找到了一個很好的技巧，使用“表子集”功能對資料表進行隨機化，其中隨機子集的採樣大小為 1： 從資料表中隨機化行
- 如果您無法同時執行實驗，最好加入阻塞隨機效應來辨識重複次數，並隨機化每個重複內的運行。這樣，您就可以在模型中解釋重複之間的差異。
不要透過「運行」/處理組合來計算重複的平均值。重複是單獨的新運行，它們能夠增加自由度以更輕鬆地檢測某些影響。對它們進行平均將會消除這一重要的好處。
如果您的問題是針對重複而不是重複，您可以在各種帖子中閱讀有關如何處理它們的更多資訊：
我可以將重複的標準差納入 DOE 分析嗎？
如何將樣本的多個測量結果加入我的實驗設計中？
如何編寫帶有重複和重複的資料表
DOE - 重複與重複
如何在 DOE 回應資料中包含重複
基本上在重複場景中，您會為每次重複測量添加測量列，並且您可以將模型擬合到這些測量的平均值以及標準差（如果您感興趣的話）。
希望這個回覆能幫到你，
