Pour les plans d'expériences, si les blocs sont orthogonaux par rapport aux autres effets dans la matrice de plan, Optimisation des réponses (et le graphique de contour) utilise la moyenne de l'effet de bloc pour calculer l'ajustement. Ceci est analogue à l'utilisation des ajustements lorsqu'aucun bloc n'est inclus dans le modèle.
Si les blocs ne sont pas orthogonaux par rapport aux autres termes dans la matrice de plan, la fonction Optimisation des réponses (et le graphique de contour) utilise les coefficients du modèle, terme de bloc inclus, mais le coefficient du terme de bloc est supprimé. Minitab supprime le coefficient car il suppose que le facteur de blocage est un facteur aléatoire ou environnemental que vous ne pouvez pas contrôler, et que, par conséquent, vous ne voulez pas indiquer au moment de la prévision de la réponse.
Si les blocs sont orthogonaux par rapport aux autres effets dans la matrice de plan, les coefficients ne changent pas lorsque vous incluez le terme de bloc dans le modèle. Toutefois, l'inclusion de blocs dans le modèle ajoute un coefficient supplémentaire, qui entraîne la modification des ajustements. Si les blocs ne sont pas orthogonaux par rapport aux autres effets, les coefficients changent lorsque vous incluez le terme de bloc dans le modèle.
Les blocs sont codés pour les analyses de surface de réponse et factorielle. Par exemple, avec 2 blocs, la colonne des blocs dans la feuille de travail contient 1s et 2s. Cependant, la colonne des blocs est analysée avec 1s et -1s (la colonne des blocs dans la matrice du plan).