やっぱりコメントするは。でももう撤回の事は言ってないので安心してください。
＞しかしこちらで用いているデータはほとんど量的変量であり、無理矢理でもカテゴリ化しない限り分散分析を行うことは不可能です。

いや、できるんですよｗｗもうハッキリ言うけど、後藤さんもうちょっと統計学勉強してくださいよｗｗｗ
そして、わからないことは分からないと言ってください。今回の返事もほとんど誤解されててがっかり。
たとえば共分散分析は連続変数含んでますけど問題無いです。このRcode実行してみてください。
anova(lm(accel~.,data=attenu))

distは自由度１の連続変数ですが分散分析できてますね。詳しくは上であげた本や、計画行列でググってください。
本当に、わからないことは分からないと言ってください。標準化でも、線形モデルと分散分析の関係でも、線形モデルの評価
のことでもそうなんだけど。
そもそも、分散分析、t検定、回帰分析は同じしくみつかってます。例えばこれ
http://www.stat.math.keio.ac.jp/under.grad/data.analysis/2011/lecture/DS_Lec6_20111107.pdf
線形モデルは観察された値を当てはめ値と残差に分解するわけですが、これって分散分析で
全変動を群間変動、郡内変動に分解するのとおなじなんです。

そもそも回帰分断デザインの何が特殊なのか理解出来ましたか？理解できたなら
僕の指摘する艦これ回帰分析のおかしいところもすぐに理解できるはず。頼むからりかいできないことはそういってほしい。

つまり処理と統制群の割り当てのされ方が不公平ということですよ。僕の子供の学力の例で言うと、所得で１０００万円でブロックした時、
１０００万円以上のブロック内のみに塾が割り振られ、１０００万円以下には塾なしのみが割り振られている。そして
前回言ったように、このデザインは塾の成績に対する影響を見るときに不公平になる。

後藤さんの艦これ回帰モデル３の場合では、ボーキサイトの時間にたいする影響を知るために、燃料や鋼材で
ブロック化してますよね。このときブロック化された各々のグループの中で、ボーキサイトの様々な値が平等に
割り振られてない。あるブロックではボーキサイト０～３００のみ。別のブロックでは０～９００全てが割り振られている。だからブロック間の比較が不公平になってますよね。
そういうことです。ちなみに、離散と連続で揉めたくないので釘さしておくと、連続変数でブロックすることも可能ですよ。でなければそもそも記事中のモデル３を当てはめることが出来ない。

と書いて思ったけど、きっとブロック化実験も知らないんだろうな。。
後藤さんが違う話をしてるように見えても、まさに艦これ回帰分析に関係してるんだけど。

＞、shell mac様の批判は前提の異なる複数の論点が交錯しているので、
＞一部に対して現実的な解を提示することは可能でも、
＞データの性質そのものを理解していない批判も少なくないことから、
＞こちらの分析を取り下げるには値しないからです。

とあるんですが、分散分析の話もブロック化の話も回帰分断デザインも全て同じ話なんだけどな。
比較するユニット同士（この場合は作戦）はおのおのの背景が等しくなければならい。だから背景が同じ物同士で比較するために
背景でブロック化したりサンプルサイズを等しくしたりする。そのために上げた例も全部別々のもの、俺とはかんけいねーや
と思われてたら悲しい。