一个中间因子和一个重复测量因子的情况是导致裂区设计的一个特定示例。在这种情况下，每个观察单元（例如，实验中的参与者）被多次观察。一个参与者是一个“整个情节”（或块）。有N不同的参与者，代表N阻塞因子的水平ID。现在，根据实验因素的水平 1（例如，对照组）处理一组整地块，根据水平 2 （例如，给予药物）A处理另一组块。A

现在，每个整个块都被分成多个“子图”。在每个整块内，这些子地块根据第二个实验因子的水平进行处理B。在你的情况下，B是时间，所以每个参与者都在不同程度的时间影响下被观察，比如在治疗之前，之后不久，然后再过一段时间。

有三个因素：阻塞因素ID、（中间）因素A和（内部）因素B。ID是一个随机因素，这意味着其水平不受实验者控制，而是随机抽样过程的结果。这些级别本身并不有趣，并且希望将结果推广到这些特定级别之外（请注意，“随机因素”的定义不是很好，我认为 Gelman 的博客条目我目前找不到）。A然而，B它们是正确意义上的实验（固定）因素，它们的水平本身是有趣的，是有意选择的，并且由实验者重复实现。所以这是一个 3 因子设计，每个单元格 1 个观察值。ID $\times$ A $\times$ B

重要的是，存在一定程度的嵌套或混杂：阻塞因子的每个级别仅在中间因子的一个条件下观察到A，因此ID和A不交叉。令人困惑的是，相反，每个级别A仅包含来自阻塞因子的级别子集，但不是全部。（B但是，确实如此）。

在农业术语中（设计名称的由来），一整块土地实际上是一块土地，然后再细分为分割块。在这种情况下，中间因素A是一个难以操纵的因素——典型的例子是灌溉，它不能轻易地以不同的方式应用于小块土地。同样，在不同的时间给同一个人服用不同的药物通常是不可行的（如果这个人在药物 1 之后治愈，那么药物 2 就不能再测试了）。B另一方面，第二个实验因素可以很容易地在一个完整的地块内进行操作，典型的例子是不同的肥料。

如您所见，一个完整的地块不需要一个人多次观察。只是每个整个地块都是一个同质实体，可以分成在某些方面等效的子地块。在社会科学中，它也可能是一组在有害变量（例如社会经济地位或疾病的严重程度）方面大致相同的科目。在这种情况下，这样一个同质组中的每个人都是一个裂区。

作为进一步阅读，裂区设计在此处或此处进行了解释。

具有一个重复测量因子和一个组间因子的 ANOVA 与具有 3 个因子的 ANOVA 相同 - 以前的重复测量因子、组间因子和嵌套在前一个因子中的受试者（受访者 ID）因子。

例如，在 SPSS 中，以下三个命令是等效的：

(RM-ANOVA):
GLM time1 time2 time3 /*3 RM-factor variables*/
 BY group /*between-group factor*/
 /WSFACTOR= time 3 /*name the RM-factor of 3 levels*/  
 /WSDESIGN= time /*within-subject design is it*/
 /DESIGN= group /*between-subject design is group*/.

(Split-plot ANOVA):
GLM depvar /*dependent variable as concatenated of time1 time2 time3*/
 BY time /*variable indicating RM-levels*/ group subject
 /RANDOM= subject /*respondent is a random factor*/
 /DESIGN= group subject(group) /*subject nested in group*/ time time*group /*interaction*/.

(Split-plot via mixed models):
MIXED depvar
 BY time group subject
 /RANDOM= subject(group) /*respondent is a random factor nestes in group*/
 /FIXED= group time group*time.