블록(Block)은 요인에 의해 야기되지 않는 반응 변수의 변동을 설명하는 범주형 변수이다.
실험의 일부로 조건을 변경하는 경우를 제외하고는 모든 측정값을 동일한 실험 조건에서
측정해야 하지만 이렇게 하지 못하는 경우가 발생할 수 있다.

설계된 실험 및 분석에서 블록(Block)을 사용함으로써 이러한 장애 요인으로 인한 치우침과
오차 변동을 최소화할 수 있다.

예를 들어, 새로 구입한 Press기계의 품질을 검정하려고 한다. 그러나 Press기계를 한 번 배치하는 데
몇 시간씩 걸리고 하루에 네 번만 배치할 수 있다. 실험 계획에는 최소한 8개의 런이 필요하기 때문에
Press기계를 검정하려면 이틀 이상이 걸린다. 이 경우 "날짜"를 블럭화 변수로 사용하여 날짜간 조건의
차이를 최소화할 수 있다.

블럭 효과(날짜간 차이)와 실험 요인(온도, 습도, Press기계 운전자)으로 인한 효과를 구별하기 위해
설계된 실험에 블록(날짜)을 포함해야 한다. 블록(Block) 내에서 런 순서를 랜덤화해야 한다.

런 수가 너무 많아 안정적인 상태 조건에서 수행할 수 없는 경우에는 실험 결과 오차가 나타날 수 있다.
블록(Block)단위로 실험을 수행하면 블록(Block) 효과(또는 다른 실험 조건)를 요인 효과와 분리하여
독립적으로 추정할 수 있다.

블록(Block)의 예로 날짜, 공급자, 원자재 묶음, 기계 작동자, 작업 교대조 등을 들 수 있다.

중심합성 실험설계의 경우 직교 블록(Block)의 수는 요인의 수, 런수, 사용자가 선택한 설계의 부분에
따라 달라진다. 중심합성 실험설계는 항상 요인 블록(Block)과 축점 블록(Block)으로 분리될 수 있다.

요인이 3개 이상 있을 경우 요인 블록(Block)은 2개 이상의 블록(Block)으로 나눌 수 있다. 

설계에 반복실험을 추가한 경우에는 반복실험에 대해서도 블록화(Blocking)할 수 있다.
설계에 블록(Block)이 포함되어 있는지 여부에 따라 다르게 작동한다.

• 설계에 블록(Block)이 아직 포함되어 있지 않으면 각 반복실험의 집합이 별도의 블록(Block)에 배치된다.
• 설계에 이미 블록(Block)이 포함되어 있으면 기존 블록화(Blocking) 방법을 반복한다.   
• 설계에 이미 블록(Block)이 포함되어 있지만 반복실험에 대해 블럭을 생성하지 않는 경우에는
  각 블록(Block) 내에서 점들을 복제한다.