乱塊法
randomized block design
乱塊法(randomized block design)というものがある。
ブロックごとに、そのブロックの範囲内で、水準ごとの均等な数をそのブロックに無作為配置して実験する
より具体的には、水準ごとに１回??
ブロック間での変動分（全体平均からそのブロック平均を引いた変動）が、
全体の変動から引かれて、ブロック内変動を小さく(本来除去できるものを除去できて）できる、偶然誤差を小さくできる。
ブロック化せずに、全体を無作為配置しても、あとづけで、ブロックにできただろう区別を変量として計測できていれば、系統誤差を測定できる？かもしれないけど、ブロックごとにサンプルサイズが同じな方がよい？ということかな。。。 時系列モデルは、乱塊法をやってるみたいみたいなもの？ window期間ごとにblock化してる？