すでにランダム割り当てを実行しているのに、実験デザインでブロッキングが必要なのはなぜですか

私はコースラのデューク統計コースの最初の部分を通過し、実験計画におけるブロッキングの概念が浮かび上がります。私が正しく理解している場合、ブロッキングとは、結果に影響を与える可能性のある変数に基づいて被験者をグループに分けることを指します。

しかし、すでにランダムな割り当てを実行している場合、ブロッキング変数のすべての「値」が異なる処理グループで等しく表現されるべきではありませんか？もしそうなら、なぜ私たちはブロッキングに悩むのですか？

まあ、実験の実行が少ない場合、ランダムな割り当てにより、いくつかの変数が実験グループと対照グループの間でバランスが取れていない可能性があります。ブロッキングを使用すると、それを回避できます。

ブロッキングのもう1つのアイデアは、ブロッキングによってグループ間でバランスが保たれることを保証するため、意図的に不均質な実験資料を使用できるようになるということです。実験からの結論はより広い範囲の条件で有効であるため、これは実験からの一般化のより良い基礎になります。