拉丁方設計介紹(Introduction of Latin Square Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠
一、原理
與《隨機完全區集設計介紹》一文所提及的 RCBD 隨機完全區集設計相同，拉丁方設計 (Latin Square Design, LSD) 也是一種與區集因子相關聯的設計方法，不同的是我們在中 RCBD 只有一個區集因子，稱為單向區集設計 (one-dimensional block)，而 LSD 可以同時控制兩個區集因子的影響，故屬於兩向區集設計 (two-dimensional block)，透過行區集與列區集的規劃（圖一），實驗者即可有效控制兩干擾因子的影響。
隨機完全區集設計介紹(Introduction of Randomized Complete Block Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠
一、原理
進行試驗設計時，當我們的試驗單位為異質，也就是試驗單位的變異不平均時，我們會利用區集的劃分，去除這些已知變異因子對實驗造成的影響。
以山坡地進行牧草品種實驗為例，假設有 A、B 兩種品種於坡地上進行比較試驗，每種品種三重複，其實驗目的為檢驗此兩品種的牧草產量是否具有明顯的差異，根據地理知識已知下坡的土地應較為肥沃，草坪的生長應較為繁茂，若直接將兩品種隨機排列（圖一），則 B 品種可能因生長於較佳的環境，故有較好的表現，而非品種差異所造成，這樣的結果會導致實驗的誤差，並影響我們在決策上的判斷；若我們採用本章所介紹的隨機完全區集設計（randomized complete block design, 簡稱 RCBD）進行試驗（圖二），將土地依據已知造成試驗誤差的因素（坡度）分為三組（三個區集：B1、B2、B3），同組 （區集）內的土地相似，並在每組能同步施測兩品種，便可有效控制坡度因子對實驗結果的影響，準確估計出品種之間真正造成差異的幅度大小。