% Data for the sensory evaluation experiment in Brien, C.J. and Payne,
% R.W. (1996) Tiers, structure formulae and the analysis of complicated
% experiments.  submitted for publication.
% The experiment involved two phases.  In the field phase a viticultural
% experiment was conducted to investigate the differences between 4
% types of trellising and 2 methods of pruning.  The design was a
% split-plot design in which the trellis types were assigned to the main
% plots using two adjacent Youden squares of 3 rows and 4 columns.  Each
% main plot was split into two subplots (or halfplots) and the methods
% of pruning assigned at random independently to the two halfplots in
% each main plot.  The produce of each halfplot was made into a wine so
% that there were 24 wines altogether.
% The second phase was an evaluation phase in which the produce from the
% halplots was evaluated by 6 judges all of whom took part in 24
% sittings.  In the first 12 sittings the judges evaluated the wines
% made from the halfplots of one square; the final 12 sittings were to
% evaluate the wines from the other square.  At each sitting, each judge
% assessed two glasses of wine from each of the halplots of one of the
% main plots.  The main plots allocated to the judges at each sitting
% were determined as follows.  For the allocation of rows, each occasion
% was subdivided into 3 intervals of 4 consecutive sittings.  During
% each interval, each judge examined plots from one particular row,
% these being determined using two 3x3 Latin squares for each occasion,
% one for judges 1-3 and the other for judges 4-6.  At each sitting
% judges 1-3 examined wines from one particular column and judges 4-6
% examined wines from another column.  The columns were randomized to
% the 2 sets of judges x 3 intervals x 4 sittings using duplicates of a
% balanced incomplete block design for v=4 and k=2 that were latinized.
% This balanced incomplete block design consists of three sets of 2
% blocks, each set containing the 4 "treatments".  For each interval, a
% different set of 2 blocks was taken and each block assigned to two
% sittings, but with the columns within the block placed in reverse
% order in one sitting compared to the other sitting.  Thus, in each
% interval, a judge would evaluate a wine from each of the 4 columns.
% The scores assigned in evaluating the wines, and the factors indexing
% them, are given below.  The factors are as follows:
%     	Occasion 
% 	Judges 
% 	Interval 
% 	Sittings 
% 	Position
%    	Squares 
% 	Rows 
% 	Columns 
% 	Halfplot 
% 	Trellis 
% 	Method 
% followed by the response variable 
%         Score
% The scores are ordered so that the factors Occasion, Judges, Interval,
% Sittings and Position are in standard order; the remaining factors are
% in randomized order.
%
%
% Information about the dataset
% CLASSTYPE: numeric
% CLASSINDEX: last
%

@relation sensory

@attribute Occasion {1,2}
@attribute Judges {1,2,3,4,5,6}
@attribute Interval {1,2,3}
@attribute Sittings {1,2,3,4}
@attribute Position {1,2,3,4}
@attribute Squares {1,2}
@attribute Rows {1,2,3}
@attribute Columns {1,2,3,4}
@attribute Halfplot {1,2}
@attribute Trellis {1,2,3,4}
@attribute Method {1,2}
@attribute Score REAL

@data
1,1,1,1,1,1,3,3,1,2,1,14.5
1,1,1,1,2,1,3,3,2,2,2,13.5
1,1,1,1,3,1,3,3,1,2,1,14.5
1,1,1,1,4,1,3,3,2,2,2,15.0
1,1,1,2,1,1,3,1,1,3,1,16.0
1,1,1,2,2,1,3,1,2,3,2,16.0
1,1,1,2,3,1,3,1,2,3,2,15.5
1,1,1,2,4,1,3,1,1,3,1,14.5
1,1,1,3,1,1,3,2,2,1,2,15.5
1,1,1,3,2,1,3,2,1,1,1,14.5
1,1,1,3,3,1,3,2,1,1,1,16.5
1,1,1,3,4,1,3,2,2,1,2,14.5
1,1,1,4,1,1,3,4,2,4,2,15.5
1,1,1,4,2,1,3,4,2,4,2,16.0
1,1,1,4,3,1,3,4,1,4,1,15.5
1,1,1,4,4,1,3,4,1,4,1,16.0
1,1,2,1,1,1,1,3,1,1,1,14.0
1,1,2,1,2,1,1,3,1,1,1,15.0
1,1,2,1,3,1,1,3,2,1,2,14.5
1,1,2,1,4,1,1,3,2,1,2,15.0
1,1,2,2,1,1,1,4,1,3,1,15.5
1,1,2,2,2,1,1,4,1,3,1,14.0
1,1,2,2,3,1,1,4,2,3,2,13.5
1,1,2,2,4,1,1,4,2,3,2,15.0
1,1,2,3,1,1,1,2,1,4,1,15.0
1,1,2,3,2,1,1,2,2,4,2,15.0
1,1,2,3,3,1,1,2,2,4,2,15.0
1,1,2,3,4,1,1,2,1,4,1,14.5
1,1,2,4,1,1,1,1,2,2,2,15.0
1,1,2,4,2,1,1,1,1,2,1,14.0
1,1,2,4,3,1,1,1,1,2,1,15.0
1,1,2,4,4,1,1,1,2,2,2,15.0
1,1,3,1,1,1,2,1,2,4,2,16.0
1,1,3,1,2,1,2,1,1,4,1,15.0
1,1,3,1,3,1,2,1,2,4,2,15.0
1,1,3,1,4,1,2,1,1,4,1,16.0
1,1,3,2,1,1,2,2,1,2,1,15.0
1,1,3,2,2,1,2,2,2,2,2,14.5
1,1,3,2,3,1,2,2,1,2,1,15.0
1,1,3,2,4,1,2,2,2,2,2,15.0
1,1,3,3,1,1,2,4,2,1,2,16.5
1,1,3,3,2,1,2,4,2,1,2,16.0
1,1,3,3,3,1,2,4,1,1,1,15.5
1,1,3,3,4,1,2,4,1,1,1,15.0
1,1,3,4,1,1,2,3,1,3,1,15.5
1,1,3,4,2,1,2,3,2,3,2,15.0
1,1,3,4,3,1,2,3,1,3,1,15.5
1,1,3,4,4,1,2,3,2,3,2,16.5
1,2,1,1,1,1,2,1,2,4,2,15.5
1,2,1,1,2,1,2,1,1,4,1,16.0
1,2,1,1,3,1,2,1,2,4,2,16.5
1,2,1,1,4,1,2,1,1,4,1,16.5
1,2,1,2,1,1,2,3,1,3,1,16.0
1,2,1,2,2,1,2,3,1,3,1,16.0
1,2,1,2,3,1,2,3,2,3,2,16.5
1,2,1,2,4,1,2,3,2,3,2,15.0
1,2,1,3,1,1,2,4,1,1,1,16.5
1,2,1,3,2,1,2,4,2,1,2,15.0
1,2,1,3,3,1,2,4,2,1,2,15.0
1,2,1,3,4,1,2,4,1,1,1,15.5
1,2,1,4,1,1,2,2,1,2,1,15.5
1,2,1,4,2,1,2,2,1,2,1,17.0
1,2,1,4,3,1,2,2,2,2,2,16.5
1,2,1,4,4,1,2,2,2,2,2,16.0
1,2,2,1,1,1,3,2,1,1,1,16.0
1,2,2,1,2,1,3,2,1,1,1,14.0
1,2,2,1,3,1,3,2,2,1,2,15.5
1,2,2,1,4,1,3,2,2,1,2,16.0
1,2,2,2,1,1,3,1,2,3,2,16.0
1,2,2,2,2,1,3,1,1,3,1,15.5
1,2,2,2,3,1,3,1,2,3,2,16.0
1,2,2,2,4,1,3,1,1,3,1,16.5
1,2,2,3,1,1,3,3,1,2,1,16.0
1,2,2,3,2,1,3,3,2,2,2,15.5
1,2,2,3,3,1,3,3,2,2,2,14.0
1,2,2,3,4,1,3,3,1,2,1,15.0
1,2,2,4,1,1,3,4,2,4,2,15.5
1,2,2,4,2,1,3,4,1,4,1,15.5
1,2,2,4,3,1,3,4,2,4,2,15.5
1,2,2,4,4,1,3,4,1,4,1,16.0
1,2,3,1,1,1,1,2,1,4,1,16.5
1,2,3,1,2,1,1,2,2,4,2,15.5
1,2,3,1,3,1,1,2,1,4,1,16.0
1,2,3,1,4,1,1,2,2,4,2,16.0
1,2,3,2,1,1,1,1,1,2,1,16.0
1,2,3,2,2,1,1,1,1,2,1,15.0
1,2,3,2,3,1,1,1,2,2,2,16.0
1,2,3,2,4,1,1,1,2,2,2,15.5
1,2,3,3,1,1,1,3,1,1,1,16.0
1,2,3,3,2,1,1,3,2,1,2,17.0
1,2,3,3,3,1,1,3,2,1,2,16.5
1,2,3,3,4,1,1,3,1,1,1,15.5
1,2,3,4,1,1,1,4,1,3,1,16.5
1,2,3,4,2,1,1,4,1,3,1,17.0
1,2,3,4,3,1,1,4,2,3,2,16.5
1,2,3,4,4,1,1,4,2,3,2,16.0
1,3,1,1,1,1,1,1,2,2,2,14.5
1,3,1,1,2,1,1,1,1,2,1,15.0
1,3,1,1,3,1,1,1,1,2,1,16.5
1,3,1,1,4,1,1,1,2,2,2,16.5
1,3,1,2,1,1,1,3,2,1,2,15.0
1,3,1,2,2,1,1,3,2,1,2,14.5
1,3,1,2,3,1,1,3,1,1,1,15.0
1,3,1,2,4,1,1,3,1,1,1,16.5
1,3,1,3,1,1,1,4,2,3,2,16.0
1,3,1,3,2,1,1,4,2,3,2,15.5
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1,3,1,3,4,1,1,4,1,3,1,15.5
1,3,1,4,1,1,1,2,2,4,2,16.0
1,3,1,4,2,1,1,2,1,4,1,16.0
1,3,1,4,3,1,1,2,2,4,2,15.0
1,3,1,4,4,1,1,2,1,4,1,14.0
1,3,2,1,1,1,2,2,1,2,1,16.5
1,3,2,1,2,1,2,2,2,2,2,14.5
1,3,2,1,3,1,2,2,1,2,1,16.0
1,3,2,1,4,1,2,2,2,2,2,15.5
1,3,2,2,1,1,2,1,2,4,2,15.5
1,3,2,2,2,1,2,1,2,4,2,15.5
1,3,2,2,3,1,2,1,1,4,1,16.0
1,3,2,2,4,1,2,1,1,4,1,15.5
1,3,2,3,1,1,2,3,2,3,2,16.0
1,3,2,3,2,1,2,3,1,3,1,16.5
1,3,2,3,3,1,2,3,2,3,2,17.0
1,3,2,3,4,1,2,3,1,3,1,17.0
1,3,2,4,1,1,2,4,2,1,2,16.5
1,3,2,4,2,1,2,4,1,1,1,15.0
1,3,2,4,3,1,2,4,2,1,2,17.0
1,3,2,4,4,1,2,4,1,1,1,17.5
1,3,3,1,1,1,3,2,2,1,2,15.5
1,3,3,1,2,1,3,2,2,1,2,16.5
1,3,3,1,3,1,3,2,1,1,1,15.0
1,3,3,1,4,1,3,2,1,1,1,15.0
1,3,3,2,1,1,3,1,2,3,2,16.0
1,3,3,2,2,1,3,1,1,3,1,15.5
1,3,3,2,3,1,3,1,2,3,2,14.5
1,3,3,2,4,1,3,1,1,3,1,16.0
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1,3,3,3,2,1,3,3,1,2,1,15.5
1,3,3,3,3,1,3,3,1,2,1,16.0
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1,3,3,4,2,1,3,4,1,4,1,15.5
1,3,3,4,3,1,3,4,2,4,2,15.5
1,3,3,4,4,1,3,4,1,4,1,16.0
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1,4,1,1,2,1,3,1,2,3,2,14.0
1,4,1,1,3,1,3,1,1,3,1,14.0
1,4,1,1,4,1,3,1,1,3,1,15.0
1,4,1,2,1,1,3,3,1,2,1,14.5
1,4,1,2,2,1,3,3,1,2,1,12.5
1,4,1,2,3,1,3,3,2,2,2,12.5
1,4,1,2,4,1,3,3,2,2,2,14.5
1,4,1,3,1,1,3,4,2,4,2,13.0
1,4,1,3,2,1,3,4,1,4,1,13.5
1,4,1,3,3,1,3,4,1,4,1,13.0
1,4,1,3,4,1,3,4,2,4,2,13.5
1,4,1,4,1,1,3,2,2,1,2,14.0
1,4,1,4,2,1,3,2,2,1,2,14.0
1,4,1,4,3,1,3,2,1,1,1,13.5
1,4,1,4,4,1,3,2,1,1,1,13.0
1,4,2,1,1,1,1,2,1,4,1,14.5
1,4,2,1,2,1,1,2,2,4,2,14.5
1,4,2,1,3,1,1,2,1,4,1,15.0
1,4,2,1,4,1,1,2,2,4,2,15.5
1,4,2,2,1,1,1,1,1,2,1,15.0
1,4,2,2,2,1,1,1,2,2,2,14.0
1,4,2,2,3,1,1,1,2,2,2,15.0
1,4,2,2,4,1,1,1,1,2,1,14.5
1,4,2,3,1,1,1,3,2,1,2,14.0
1,4,2,3,2,1,1,3,1,1,1,15.0
1,4,2,3,3,1,1,3,2,1,2,14.5
1,4,2,3,4,1,1,3,1,1,1,14.5
1,4,2,4,1,1,1,4,1,3,1,14.5
1,4,2,4,2,1,1,4,2,3,2,15.5
1,4,2,4,3,1,1,4,2,3,2,15.0
1,4,2,4,4,1,1,4,1,3,1,15.0
1,4,3,1,1,1,2,2,2,2,2,15.0
1,4,3,1,2,1,2,2,1,2,1,15.0
1,4,3,1,3,1,2,2,1,2,1,14.5
1,4,3,1,4,1,2,2,2,2,2,14.5
1,4,3,2,1,1,2,1,1,4,1,15.5
1,4,3,2,2,1,2,1,1,4,1,14.5
1,4,3,2,3,1,2,1,2,4,2,15.0
1,4,3,2,4,1,2,1,2,4,2,14.5
1,4,3,3,1,1,2,3,1,3,1,15.5
1,4,3,3,2,1,2,3,2,3,2,15.0
1,4,3,3,3,1,2,3,1,3,1,15.5
1,4,3,3,4,1,2,3,2,3,2,16.0
1,4,3,4,1,1,2,4,2,1,2,15.5
1,4,3,4,2,1,2,4,1,1,1,16.5
1,4,3,4,3,1,2,4,2,1,2,15.0
1,4,3,4,4,1,2,4,1,1,1,15.5
1,5,1,1,1,1,2,3,1,3,1,15.5
1,5,1,1,2,1,2,3,2,3,2,16.0
1,5,1,1,3,1,2,3,1,3,1,15.5
1,5,1,1,4,1,2,3,2,3,2,16.0
1,5,1,2,1,1,2,1,2,4,2,16.0
1,5,1,2,2,1,2,1,1,4,1,15.5
1,5,1,2,3,1,2,1,1,4,1,15.5
1,5,1,2,4,1,2,1,2,4,2,15.5
1,5,1,3,1,1,2,2,2,2,2,14.5
1,5,1,3,2,1,2,2,1,2,1,16.0
1,5,1,3,3,1,2,2,2,2,2,15.5
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1,5,1,4,3,1,2,4,2,1,2,16.0
1,5,1,4,4,1,2,4,1,1,1,16.5
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1,5,3,1,2,1,1,1,1,2,1,14.0
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1,5,3,1,4,1,1,1,2,2,2,14.0
1,5,3,2,1,1,1,2,2,4,2,15.5
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1,5,3,3,2,1,1,4,1,3,1,15.0
1,5,3,3,3,1,1,4,2,3,2,14.5
1,5,3,3,4,1,1,4,1,3,1,15.0
1,5,3,4,1,1,1,3,1,1,1,15.0
1,5,3,4,2,1,1,3,2,1,2,15.5
1,5,3,4,3,1,1,3,2,1,2,16.0
1,5,3,4,4,1,1,3,1,1,1,15.5
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1,6,1,1,2,1,1,3,1,1,1,15.0
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1,6,1,2,1,1,1,1,1,2,1,14.5
1,6,1,2,2,1,1,1,2,2,2,14.0
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