실험전체를 될 수 있는 한 동질적인 부분으로 나누어 여러 블록으로 나눈 후,
각 블록 내에서 인자 효과를 조사하는 것을 블록화(blocking)라고 한다.
예를 들어, 여러 품종의 옥수수 수확량을 비교하고 싶을 때,
땅의 비옥한 정도에 따라 수확량의 차이가 크다는 사실을 알고 있다면
비옥한 땅, 보통, 척박한 땅을 블록으로 잡으면 된다.

각 블록마다 모든 품종의 옥수수를 다 심고, 나중에 분석할 때 비옥한 정도의 차이 때문에 생긴
블록효과를 제거해버리면 순수하게 품종차이에 의한 효과만 걸러지게 된다.
만약 블록화를 하지 않고 그대로 랜덤화하면
어떤 품종은 예를 들어 척박한 땅에만 배치되는 등 제대로 비교가 안 될 수도 있다.
모든 실험설계마다 반드시 블록화를 해야 하는 것은 아니다.

그러나 블록효과가 실제로 큰 경우, 블록화를 하지 않는다면
실험오차가 과장되게 되어 유의한 요인효과를 검출하지 못하는 경우가 있을 수 있다.
블록화를 하면 블록 내에서는 동질성이 유지되며, 블록 간에는 이질적이 된다.
결국, 블록화는 관심 있는 인자의 효과 차이를 더 뚜렷하게 밝혀내기 위한 것으로
블록 간 차이가 크면 클수록 오차 분산을 줄일 수 있게 되어 블록화의 효율은 증대된다