什么是随机化区组设计和拉丁方设计？

随机化区组设计是一种在设计与离散单元（例如位置、操作员、工厂、批次、时间）相关时最大限度降低变异性影响的常用设计。通常情况是对每个区组内的每个处理组合的仿行进行随机化。通常，各个区组中不存在固有的相关性，因此将区组视为随机因子。通常假设是区组*处理交互作用为零，并且此交互作用将成为检验处理效应的误差项。如果将区组变量命名为“区组”，模型中的项将为“区组”、A、B 和 A*B。您还可以将“区组”指定为随机因子。

重复测量设计是对同一对象进行重复测量的设计。为对象指定处理的方式有许多种。尤其对实时对象而言，连续观测值之间的系统差异（因为学习、适应性、抵抗力等引起）可能值得怀疑。为对象指定处理的常用方式是使用拉丁方设计。将此设计用于重复测量试验的优点在于，当对象受到限制且处理的顺序效应可以忽略不计时，它可以确保完整因子各部分（即所表示的所有处理组合）的平衡。

各个对象以在整个行上指定的顺序接收处理水平。在此示例中，组 1 的各个对象将按顺序 b2、b3、b1 接收处理水平。应选择管理处理之间的间隔以最大限度地减小上一处理的遗留效应。

此设计常经修改用于提供有关一个或多个其他因子的信息。如果为每个组指定因子 A 的不同水平，那么只要可以做出有关提供给组的顺序效应的假设，就可以轻易获得有关 A 和 A * B 效应的信息。如果与因子 A 的效应相比，序列效应微不足道，那么组效应可能归因于因子 A。如果时间的交互作用很微小，那么可以获得有关 A * B 交互作用的部分信息。以重复测量设计的语言来说，因子 A 称为对象间因子，因子 B 则称为对象内因子。

用拉丁方设计来进行重复测量试验时，不再需要试验的随机化。