Khi có một yếu tố nào đó có thể làm ảnh hưởng ñến kết quả nghiên cứu (ịẹ làm tăng mức ñộ biến ñộng của biến nghiên cứu giữa các ñơn vị thí nghiệm, hoặc giữa những cá thể của tổng thể nghiên cứu), ta có thể hạn chế ảnh hưởng của yếu tố này bằng cách phân khốị Người nghiên cứu sẽ chia các đơn vị thí nghiệm thành nhiều khốị Các đơn vị trong cùng một khối có chung giá trị của yếu tố bị phân khốị Sau đó từ mỗi khối này, ta sẽ chọn ngẫu nhiên các ñơn vị thí nghiệm để phân bổ vào các nghiệm thức. Ví dụ: so sánh tỉ lệ thành thục của cá với 2 phương pháp khác nhau: dùng hóc mơn và kích thích sinh thái (bằng dịng chảy, nhiệt độ). Cá đưa vào làm thí nghiệm có con già con non, con lớn con bé. Nếu ta so sánh một cách đơn thuần, thì giữa 2 nhóm lúc này ngồi sự khác biệt về cách thức chúng được kích dục cịn có ít nhất là một điểm khác biệt khác chưa được kiểm sốt. Tỉ lệ thành thục của cá khi đó khơng chỉ phụ thuộc vào yếu tố nghiên cứu (phương pháp kích dục) mà có thể phụ thuộc vào tuổi của cá (thơng tin đã được cơng bố hoặc kinh nghiệm cho biết ñiều này). Như vậy tuổi của cá phải ñược phân khốị Ta sẽ xếp cá thành nhiều nhóm tuổị Khi đó ta sẽ so sánh tỉ lệ thành thục của cá trong từng nhóm tuổi hơn là so sánh chung (đây là kiểu bố trí thí nghiệm gần giống như thí nghiệm 2 yếu tố) và sẽ
khai báo dùng “block” khi dùng kiểm ñịnh ANOVA một yếu tố. Nếu trong mỗi block đều có đại
diện của mỗi nghiệm thức và số nghiệm thức trong từng block là như nhau thì gọi là thiết kế theo kiểu khối ngẫu nhiên hoàn toàn (completely randomized block design). Có thể bố trí thí nghiệm theo kiểu khối ngẫu nhiên khơng hồn toàn nhưng xử lý số liệu sẽ khó khăn. Nếu bạn định bố trí thí nghiệm theo dạng này, nên tham khảo chuyên gia thống kê ñể ñược tư vấn về phương pháp xử lý số liệu trước khi tiến hành nghiên cứụ
Nguyên tắc của việc phân khối là ñể so sánh ảnh hưởng của yếu tố nghiên cứu trong từng khối nơi mà sự khác biệt giữa các đơn vị thí nghiệm là nhỏ nhất, chứ không so sánh chung giữa các nghiệm thức vì sự khác biệt sẽ lớn hơn rất nhiềụ Có 3 kiểu phân khối: đơn vị thí nghiệm, khơng gian (giữa các ao, giữa các trại, giữa các vùng) hoặc thời gian (lặp lại thí nghiệm giữa các tháng, hay khi khơng đủ bể làm thí nghiệm). Lưu ý là phân khối chỉ có hiệu quả nếu yếu tố bị phân khối (blocked) thực sự có ảnh hưởng đến kết quả của yếu tố ta nghiên cứu lên biến nghiên cứu, ví dụ như tuổi của cá khi nghiên cứu khả năng dục đẻ bằng các loại hóc mơn khác nhaụ Nếu yếu tố này khơng có ảnh hưởng gì đến biến nghiên cứu thì phân khối sẽ làm cho hiệu lực thống kê của thí nghiệm yếu ñị Hơn nữa, hiệu quả của phân khối sẽ thấp khi số ñơn vị thí nghiệm khơng lớn. Trong trường hợp hao hụt khi tiến hành làm thí nghiệm q lớn (có thể dẫn đến sự xố sổ của một vài đơn vị thí nghiệm trong một nghiệm thức) thì phân khối cũng khơng có hiệu quả. Lúc này từ kiểu phân khối ngẫu nhiên hoàn toàn (khi bắt ñầu thí nghiệm) ñã bị chuyển sang kiểu khối ngẫu nhiên khơng hồn tồn (khi kết thúc thí nghiệm) và sẽ gặp khó khăn khi xử lý số liệụ
Vì thế ta khơng áp dụng phân khối cho các yếu tố mà khả năng ảnh hưởng của nó được xác định theo nhận định chủ quan của người nghiên cứụ Ví dụ như phân chia cá làm thí nghiệm theo tình trạng sức khoẻ bằng cách đánh giá qua cảm quan. Nếu yếu tố bị phân khối có khả năng tương tác với yếu tố nghiên cứu, ta nên giới hạn số lượng khối trong thí nghiệm. Thay vì phân khối, trong một số trường hợp ta có thể phân tích đồng biến (ANCOVA) để thấy được ảnh hưởng của yếu tố ñịnh dùng ñể phân khốị
Thiết kế phân cặp (paired design) là một dạng ñặc biệt của phân khốị Ví dụ như trong thí nghiệm chỉ có 2 nghiệm thức ta sử dụng các cá thể sinh đơi để chia ra mỗi cá thể chịu một tác động. Lúc này có thể dùng kiểm định t-test hoặc z-test một cách dễ dàng. Tuy nhiên cách này có
hạn chế là kết quả chỉ ứng dụng ñược cho những cặp sinh đơi thơi, chưa chắc ñã ñúng cho những cá thể sinh ñơn.