実験データが不均一な場合でも、乱塊法は適用可能です。 ただし、以下の点に注意が必要です。 ブロックの設定: 不均一なデータを考慮して、ブロックを適切に設定することが重要です。 外的要因を考慮し、均一な条件でデータをグループ化します。 データの前処理: 不均一なデータに対して、前処理を行い、データの正規化や標準化を行うことで、分析の精度を向上させることができます。 結果の解釈: 不均一なデータから得られた結果を解釈する際には、外的要因の影響を考慮し、慎重に評価する必要があります。