Такой план, безусловно, является несовершенным, так как он не учитывает влияния последовательности изменения условий эксперимента. Энтузиазм, интерес, а возможно, и страх, которые вызывает у рабочего новый инструмент в понедельник, к четвергу могут ослабнуть, и по этой причине может снизиться производительность. И наоборот, может появиться натренированность, и производительность увеличится. Мы не провели рандомизацию по такой внешней переменной, как рабочий день. Допустим теперь, что для каждого рабочего выбор номеров скорости обработки производится по жребию и таким образом рандомизируется последовательность их появления:

Это более совершенный план, но его можно улучшить. Заметим, что при рандомизации по методу «промах — попадание» скорости 1 и 4 выпали в основном на последние два дня. Таким образом, ослабление интереса к завершающему этапу эксперимента может привести к повышению производительности на средних скоростях, которая фактически вообще не связана с изменением скорости. Произведем полную рандомизацию эксперимента таким образом, чтобы в данный день каждая скорость обработки встречалась только один раз и чтобы ни один рабочий не использовал одну и ту же скорость обработки больше одного дня. Такой план может иметь следующий вид:

Мы построили так называемый латинский квадрат, представляющий собой частный план в общем семействе так называемых факторных экспериментов, хотя последний термин предполагает не только рандомизацию условий эксперимента, но и анализ результатов с использованием сложных статистических методов. Инженера обычно не интересует фактическое влияние внешних переменных на искомый результат. Например, с помощью статистических методов можно исследовать относительное влияние одной недели или отдельных рабочих на производительность и сделать определенные выводы о взаимодействии этих переменных, о их дисперсиях и т. д. Этот материал излагается в различных работах по математической статистике. Перечень такой литературы приводится в конце этой главы и гл. 8.