ある一つの条件の違いによってデータが複数の標本としてグループ分けできるとき，対応のあるデータと独立なデータ（対応のないデータ）の区別が生じることを示した。
　条件は「要因」，条件の違いは「水準」という用語を使って表現されることもある。
　二要因の分散分析では，二つの条件によってデータが二重に分類される。そこで，二要因における水準で対応があるか独立であるかによって，以下のように 4 種類のデータがあることになる。すなわち，

　　第一の要因　　第二の要因
１：　対応なし　　　対応なし　　　ABS タイプ（被験者間計画）
２：　対応あり　　　対応あり　　　SAB タイプ（被検者内計画 または RBFpq デザイン）
３：　対応なし　　　対応あり　　　ASB タイプ（混合計画 または SPFp・q デザイン）
４：　対応あり　　　対応なし　　　ASB タイプ（混合計画 または SPFp・q デザイン）

　以下の説明において，第一の要因（要因 A とする）は 2 つの水準（a1, a2 とする）をもち，第二の要因（要因 B とする）は 3 つの水準（b1, b2, b3）をもつとする。

• ABS タイプ（被験者間計画）
  要因 A と要因 B の組み合わせごとに被検者が用意され，各被験者は 1 個だけデータを採取される。同じ水準の組み合わせについて何人の被検者を用意するかは任意（交互作用を考慮するためには，2 人以上にしないといけない）。
  

  データ行列のイメージ
  
  被験者　　要因 A　　要因 B　　測定値
  北山　　　　a1　　　　b1　　　○○○
  相川　　　　a1　　　　b1　　　○○○
  市田　　　　a1　　　　b1　　　○○○
  西川　　　　a1　　　　b2　　　○○○　　　　　　水準への割り当てのイメージ
  大内　　　　a1　　　　b2　　　○○○
  内海　　　　a1　　　　b2　　　○○○　　　　　　要因 B　　　要因 A の a1　　　　　要因 A の a2
  南村　　　　a1　　　　b3　　　○○○　　　　　　　b1　　　北山，相川，市田　　　東谷，西条，吉村
  西田　　　　a1　　　　b3　　　○○○　　　　　　　b2　　　西川，大内，内海　　　中田，相馬，吉田
  岩城　　　　a1　　　　b3　　　○○○　　　　　　　b3　　　南村，西田，岩城　　　金子，高木，佐藤
  東谷　　　　a2　　　　b1　　　○○○
  西条　　　　a2　　　　b1　　　○○○　　　　　　　　同じ水準の組み合わせに 3 人ずつを割り当て
  吉村　　　　a2　　　　b1　　　○○○
  中田　　　　a2　　　　b2　　　○○○
  相馬　　　　a2　　　　b2　　　○○○
  吉田　　　　a2　　　　b2　　　○○○
  金子　　　　a2　　　　b3　　　○○○
  高木　　　　a2　　　　b3　　　○○○
  佐藤　　　　a2　　　　b3　　　○○○
  

• SAB タイプ（被検者内計画 または RBFpq デザイン）
  各被験者は要因 A と要因 B のすべての水準の組み合わせについて（例の場合だと 2 × 3 = 6 個の）データを採取される。
  

  データ行列のイメージ
  
  要因 A　　 a1    a1    a1    a2    a2    a2
  要因 B　　 b1    b2    b3    b1    b2    b3
  北山　　　○○　○○　○○　○○　○○　○○
  相川　　　○○　○○　○○　○○　○○　○○
  市田　　　○○　○○　○○　○○　○○　○○
  

• ASB タイプ（混合計画 または SPFp・q デザイン）
  要因A の水準ごとに別の被検者が用意され，各被験者は要因 B についてはすべての水準についてデータを採取される。

  データ行列のイメージ
  
  　　　　　　　　　　要因 B
  　　　 要因 A　　b1    b2    b3
  北山　　　a1　　○○　○○　○○
  相川　　　a1　　○○　○○　○○
  市田　　　a1　　○○　○○　○○
  東谷　　　a2　　○○　○○　○○
  西条　　　a2　　○○　○○　○○
  吉村　　　a2　　○○　○○　○○