例題：

　「表 1 のようなデータがある。4 種の肥料間で収量に差があるか，また，3 種の品種ごとに差があるか検定しなさい。」

表 1．乱塊法が対象とするデータ

	肥料
品種	$B_{1}$	$B_{2}$	$B_{3}$	$B_{4}$
$A_{1}$	9	17	12	16
$A_{2}$	1	21	16	11
$A_{3}$	7	19	6	9

R による解析

> randblk(dat)	# この関数の定義を見る
                   SS d.f.       MS   F value    P value
Treatment   268.66667    3 89.55556 5.4923339 0.03719245
Replication  21.50000    2 10.75000 0.6592845 0.55102999
Residual     97.83333    6 16.30556        NA         NA
Total       388.00000   11 35.27273        NA         NA

aov 関数を用いる場合

> m <- matrix(c(9,1,7,17,21,19,12,16,6,16,11,9),3,4)
> m
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    9   17   12   16
[2,]    1   21   16   11
[3,]    7   19    6    9
> df <- data.frame(x=as.vector(m), Treatment=as.factor(col(m)), Replication=as.factor(row(m)))
> df
    x Treatment  Replication
1   9         1            1
2   1         1            2
3   7         1            3
4  17         2            1
5  21         2            2
6  19         2            3
7  12         3            1
8  16         3            2
9   6         3            3
10 16         4            1
11 11         4            2
12  9         4            3
> summary(aov(x ~ Treatment + Replication, df))
             Df  Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)  
Treatment     3 268.667  89.556  5.4923 0.03719 *
Replication   2  21.500  10.750  0.6593 0.55103  
Residuals     6  97.833  16.306                  
---
Signif. codes:  0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1