下载文档原格式
随机区组设计，亦称完全随机区组设计、配伍组设计。
是指利用分组技术实现局部控制，分组误差仅来自组内，而组间的差别与误差无关。
设计将整个试验区分成若干个区组，要求各区组内环境变异尽可能小，而各区组间的变异可以较大，可通过方差分析将误差从组间变异中分离出来。
区组数与重复数相同，区组内小区数与试验处理数相同，试验处理在区组内随机排列。
田间条件下常会遇到供试地块的某些环境因素呈现趋势性变化，如供试地块是坡地，或地力有方向性增尚或递减的趋势等，为减少这类环境变异带来的误差，常设置小区形状成长方形，并使其长边与地力变化的方向保持一致，而在设置区组时则使区组内小区的排列方向与地力或坡度变化方向保持垂直，并沿着地力或坡度方向设置各个区组，目的是使同区组内小区间的地力变异最小，而使各区组间的地力变异最大。
数据分析的策略在研究设计思路指导下进行医学科学研究，研究结果常常以数据形式呈现，这些数据提供了丰富的信息。
然而，如何从大量的看似杂乱无章的数据中萃取和提炼有用的信息，以揭示其中隐含的内在规律，帮助研究者进行判断或推理，还需要对这些纷繁复杂的数据进行分析。
数据分析是分析和处理变量间关系的理论与方法，所涉及变量常被分为解释变量和反应变量，解释变量又称分组变量、协变量等，反应变量是表示试验效应的变量或指标。
变量的观测值构成数据或资料，常有计量资料、计数资料和等级资料之分。
数据分析指的是对数据进行统计分析，就是根据抽样研究的方法，利用概率论与数理统计的原理，对样本信息进行分析和研究，从而对所研究的事物的统计规律性作出概率性的估计和推断。
具体内容包括数据的变量变换、统计量的选择策略、参数估计与假设检验方法应用策略。
第一部分数据的变量变换策略许多统计分析方法对数据有一定要求，如t检验、F检验，要求样本独立地来自正态总体，方差齐同；又如直线回归分析要求自变量X与应变量Y呈线性关系，每个X对应Y的总体为正态分布，各个正态分布的总体方差相等，各次观测彼此独立。
然而，仍有大量的医学资料往往不满足上述要求，在分析过程中对资料进行变量变换（transformation of variable）是解决问题的途径之一。
恰当的数据变换可以一定程度上使资料满足统计分析方法的要求，如使资料符合正态化、方差齐同化、曲线直线化等要求。
常用的变量变换方法有对数变换（transformation of logarithm）、平方根变换（transformation of square root）、平方根反正弦变换(transformation of inverse sine)、倒数变换（transformation of reciprocal）、概率单位变换（transformation of probability unit）、logit变换(transformation of logit)、反双曲正切变换(transformation of inverse hyperbolic tangent)、得分变换（transformation of score）、box-cox变换(transformation of box-cox)等。
生物统计学
随机区组设计
随机区组设计(randomized blocks design)，亦称完全随机区组设计(random complete block design)。
这种设计的特点是根据“局部控制”的原则，在若干个“局部”完成试验。
例如，试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立地随机排列。
这是随机排列设计中最常用、最基本的设计。
排列
随机区组设计有以下优点：
（1）设计简单，容易掌握；
（2）富于伸缩性，单因素、多因素以及综合性的试验都可应用；（3）能提供无偏的误差估计，并有效地减少单向的肥力差异，降
低误差；
（4）对试验地的地形要求不严，必要时，不同区组亦可分散设置在不同地段上。
不足之处：
这种设计不允许处理数太多，一般不超过20个。
因为处理多，区组必然增大，局部控制的效率降低，而且只能控制一个方向的土壤差异。
谢谢！。
【9A文】随机区组设计随机区组设计（Randomized Block Design，RBD）是试验设计的一种常见形式，它的出现是为了解决实验中出现的混杂误差的影响。
混杂误差是指试验中不系统的差异性，它可能来自于被试者差异、实验条件、实验人员等各种影响因素。
混杂误差的存在会导致试验结果的不准确性，进而影响到结果的可靠性。
而随机区组设计通过将试验对象分成若干个组，对每个组进行随机分配处理，使得试验结果更加客观、合理。
随机区组设计的步骤1. 设计试验方案根据研究的目的和课题的背景，设计出试验方案，明确处理因素和试验对象。
2. 确定实验单位实验单位通常是具有相同特性的试验对象，它们需要按照一定的规律分组，以便进行后续的处理分配。
3. 分组随机将试验对象根据类别分组，每个组内的试验对象应该具有相同的特性。
然后通过随机方法对每组对象进行处理分配，使得每组处理的结果具有可比性。
4. 进行试验在按照设计方案进行的基础上，对每组进行处理，记录下每次试验的结果。
5. 数据分析根据试验结果进行数据分析，进行方差分析、卡方检验等统计方法，得出结论。
1. 均衡性每组的试验对象应该具有相近的特性，这样可以保证试验结果更加客观、真实。
2. 可比性3. 去除混杂误差随机区组设计可以很好地去除混杂误差的影响，从而使得试验结果更加准确、可靠。
4. 灵活性随机区组设计可以在处理因素相同的情况下，针对不同的试验对象进行设计，具有较好的灵活性。
5. 简单易行随机区组设计是一种简单易行的试验设计方法，不需要太多的设备和技术，因此在实践应用中具有较高的可操作性。
应用场景随机区组设计应用广泛，适用于各种实验、调查、试验等研究场景，如：1. 农业实验领域，用于种植作物、饲养动物等的研究中，帮助解决混杂误差的影响。
2. 医学研究领域，可以用于临床试验、新药研发等过程中，保证试验结果的可靠性。
3. 工业领域，可以用于生产中对产品的检测、质量控制等方面，提高生产效率。
随机区组设计和完全随机设计的计算公式
近年来，随机区组设计和完全随机设计已经成为互联网上传播与广告策略的重
要手段。
随机区组设计根据摸牌原则将受试者分组，将不同的元素组合在一起，实现空间上的均匀分布，有利于准确的分析。
此外，完全随机设计则依据另一种原则，受试者被分成两组，每组有相等的人数，以便根据自变量及其他因素进行控制，从而获得精准的数据分析结果。
在互联网时代，大数据分析技术在公司和机构的营销策略中，越来越受到重视，而随机区组设计和完全随机设计的计算公式正为营销策略提供支持。
例如，随机区组设计的计算公式可以用来预测投放广告的有效性和传播量，它能够将表现的像素点分配到不同的受试者分组中；完全随机设计的计算公式则能够模拟各种类型的活动，进而让客户得到较好的在线体验。
计算公式是实现大数据分析的重要环节，随机区组设计和完全随机设计的计算
公式能够以更加准确的方式模拟现实情况，从准确的测量结果中提取经验，更好地营造企业文化氛围，实现企业发展的战略领先。
总之，随机区组设计和完全随机设计的计算公式根据不同分组原则，为企业和
机构提供更加精准的大数据分析能力，为可持续发展提供技术支持。
它将为运营者提供一个全面，安全，可实施的平台，以实现企业文化发展的高效实现。
用于被试间设计的方法引言：在心理学和社会科学研究中，被试间设计是一种常用的实验设计方法。
被试间设计是指将被试随机分配到不同的实验条件或处理组中，以便比较不同条件或处理对被试的影响。
本文将介绍几种常用的被试间设计方法，并分析其优缺点及适用场景。
一、完全随机设计完全随机设计是最简单的被试间设计方法之一。
在完全随机设计中，被试被完全随机地分配到不同的实验条件中。
这种设计方法的优点是实验组和对照组之间的差异可以归因于处理变量，而不是其他因素。
然而，完全随机设计也存在一些缺点，例如样本量较小时可能出现分组不均衡的情况。
此外，完全随机设计无法控制个体间差异，可能导致结果的误差。
二、区组随机设计区组随机设计是在完全随机设计的基础上进行改进的一种方法。
在区组随机设计中，被试先按照某些特征进行分组，然后再在每个分组内进行随机分配。
这种设计方法的优点是可以更好地控制个体间的差异，提高实验的可靠性。
然而，区组随机设计也存在一些缺点，例如需要额外的分组步骤，增加了实验的复杂性和耗时性。
三、重复测量设计重复测量设计是一种将被试暴露在多个实验条件下，以便在不同条件下比较其反应的方法。
在重复测量设计中，同一组被试在不同条件下接受测量，消除了个体间差异的影响。
这种设计方法的优点是可以减少个体间的变异，提高实验的效率。
然而，重复测量设计也存在一些缺点，如可能导致学习、疲劳或顺序效应的干扰。
四、拉丁方设计拉丁方设计是一种将被试随机分配到不同实验条件的方法，以便比较不同条件对被试的影响。
在拉丁方设计中，被试被分为多个组，每个组中的被试分别接受不同的处理。
这种设计方法的优点是可以更好地控制个体间的差异，减少误差来源。
然而，拉丁方设计也存在一些缺点，例如需要较大的样本量和实验条件的平衡。
五、协同设计协同设计是一种将被试随机分配到不同实验条件的方法，以便比较不同条件对被试的影响。
在协同设计中，被试根据其特征或特定的分组条件进行分组，然后在每个组内进行随机分配。
数据分析的策略在研究设计思路指导下进行医学科学研究，研究结果常常以数据形式呈现，这些数据提供了丰富的信息。
然而，如何从大量的看似杂乱无章的数据中萃取和提炼有用的信息，以揭示其中隐含的内在规律，帮助研究者进行判断或推理，还需要对这些纷繁复杂的数据进行分析。
数据分析是分析和处理变量间关系的理论与方法，所涉及变量常被分为解释变量和反应变量，解释变量又称分组变量、协变量等，反应变量是表示试验效应的变量或指标。
变量的观测值构成数据或资料，常有计量资料、计数资料和等级资料之分。
数据分析指的是对数据进行统计分析，就是根据抽样研究的方法，利用概率论与数理统计的原理，对样本信息进行分析和研究，从而对所研究的事物的统计规律性作出概率性的估计和推断。
具体内容包括数据的变量变换、统计量的选择策略、参数估计与假设检验方法应用策略。
第一部分数据的变量变换策略许多统计分析方法对数据有一定要求，如t检验、F检验，要求样本独立地来自正态总体，方差齐同；又如直线回归分析要求自变量X与应变量Y呈线性关系，每个X对应Y的总体为正态分布，各个正态分布的总体方差相等，各次观测彼此独立。
然而，仍有大量的医学资料往往不满足上述要求，在分析过程中对资料进行变量变换（transformation of variable）是解决问题的途径之一。
恰当的数据变换可以一定程度上使资料满足统计分析方法的要求，如使资料符合正态化、方差齐同化、曲线直线化等要求。
常用的变量变换方法有对数变换（transformation of logarithm）、平方根变换（transformation of square root）、平方根反正弦变换(transformation of inverse sine)、倒数变换（transformation of reciprocal）、概率单位变换（transformation of probability unit）、logit变换(transformation of logit)、反双曲正切变换(transformation of inverse hyperbolic tangent)、得分变换（transformation of score）、box-cox变换(transformation of box-cox)等。
实验设计方法实验设计方法是科学研究中至关重要的一步，它是为了解决特定研究问题或验证研究假设而设计的计划和程序。
好的实验设计方法能够保证研究的可靠性和有效性，提供可重复的实验结果。
本文将介绍一些常见的实验设计方法，包括完全随机设计、区组设计、因子设计和响应面设计。
一、完全随机设计完全随机设计是最简单、基础的实验设计方法之一。
它的特点是实验对象随机分配到不同的处理组，每个处理组在实验开始时具有相同的特征。
完全随机设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 随机将研究对象分配到不同的处理组；4. 实施实验，并记录相关数据；5. 统计和分析实验结果，得出结论。
二、区组设计区组设计是实验设计中常用且较为复杂的一种方法。
它适用于实验变量间有相互作用的情况，能够减小误差的影响。
区组设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 将实验对象分成几个相似的区组；4. 在每个区组内进行完全随机设计；5. 实施实验，并记录相关数据；6. 统计和分析实验结果，得出结论。
三、因子设计因子设计是一种用于研究因子对实验结果影响的方法，它能够确定各个因子的主效应和交互效应。
因子设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 对每个处理因素确定不同水平；4. 进行完全随机设计，并组合各个处理因素水平；5. 实施实验，并记录相关数据；6. 统计和分析实验结果，得出结论。
四、响应面设计响应面设计是一种用于优化实验条件的方法，通过对响应变量在不同处理下的观察和测量，建立响应面模型，并确定最佳处理条件。
响应面设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 对每个处理因素确定不同水平；4. 进行完全随机设计，并组合各个处理因素水平；5. 在不同处理情况下，观察和测量响应变量；6. 建立响应面模型，确定最佳处理条件；7. 实施实验，并记录相关数据；8. 统计和分析实验结果，得出结论。
随机区组设计：巧妙安排实验，提升研究准确性随机区组设计：深入理解与应用在随机区组设计中，每个区组内部的实验对象尽可能相似，这样做的目的是为了确保实验结果的差异主要由处理因素引起，而非区组间的差异。
这种方法在实验心理学、教育学、医学等领域得到了广泛应用。
实施步骤1. 确定区组变量：研究者需要确定哪些因素会影响实验结果，这些因素将成为区组变量的基础。
例如，如果研究一种新药物的效果，区组变量可能是年龄、性别或疾病严重程度。
2. 划分区组：根据区组变量，将实验对象分为若干个区组。
每个区组内的对象在区组变量上是同质的，而在不同区组之间则尽可能异质。
3. 随机分配：在每个区组内，将实验对象随机分配到不同的处理组。
这种随机化过程保证了每个处理组都有相等的机会接收各种类型的实验对象，从而平衡了可能影响结果的偶然因素。
优势与应用随机区组设计的最大优势在于其能够有效控制实验误差。
由于区组内的对象相似，任何观察到的处理效应都更有可能是由于处理本身，而非区组间的差异。
这种设计提高了实验的内部效度。
在实际应用中，随机区组设计特别适合于资源有限或实验对象数量不多的研究。
例如，在一项小规模的课堂教学实验中，教师可以将学生按照学习能力分为几个区组，然后在每个区组内随机实施不同的教学方法，以评估哪种方法更有效。
注意事项确保区组变量的选择是合理的，且能够真正代表可能影响实验结果的因素。
随机分配过程必须严格遵守随机化原则，避免任何人为的偏向。
考虑到区组大小可能对结果产生影响，应尽量保持各区组的大小一致。
通过精心设计的随机区组实验，研究者能够更加自信地得出结论，为科学研究和实践应用提供坚实的依据。
随机区组设计：优化实验流程，揭示因果关系案例分析随机区组设计的有效性可以通过一个具体的案例来加以说明。
假设一项研究旨在比较两种不同的锻炼方案对老年人平衡能力的影响。
研究者可能会将年龄、性别和健康状态作为区组变量，将参与者分为若干个区组。
在每个区组内，参与者被随机分配到锻炼方案A或锻炼方案B。
数据分析的策略在研究设计思路指导下进行医学科学研究，研究结果常常以数据形式呈现，这些数据提供了丰富的信息。
然而，如何从大量的看似杂乱无章的数据中萃取和提炼有用的信息，以揭示其中隐含的内在规律，帮助研究者进行判断或推理，还需要对这些纷繁复杂的数据进行分析。
数据分析是分析和处理变量间关系的理论与方法，所涉及变量常被分为解释变量和反应变量，解释变量又称分组变量、协变量等，反应变量是表示试验效应的变量或指标。
变量的观测值构成数据或资料，常有计量资料、计数资料和等级资料之分。
数据分析指的是对数据进行统计分析，就是根据抽样研究的方法，利用概率论与数理统计的原理，对样本信息进行分析和研究，从而对所研究的事物的统计规律性作出概率性的估计和推断。
具体内容包括数据的变量变换、统计量的选择策略、参数估计与假设检验方法应用策略。
第一部分数据的变量变换策略许多统计分析方法对数据有一定要求，如t检验、F检验，要求样本独立地来自正态总体，方差齐同；又如直线回归分析要求自变量X与应变量Y呈线性关系，每个X对应Y的总体为正态分布，各个正态分布的总体方差相等，各次观测彼此独立。
然而，仍有大量的医学资料往往不满足上述要求，在分析过程中对资料进行变量变换（transformation of variable）是解决问题的途径之一。
恰当的数据变换可以一定程度上使资料满足统计分析方法的要求，如使资料符合正态化、方差齐同化、曲线直线化等要求。
常用的变量变换方法有对数变换（transformation of logarithm）、平方根变换（transformation of square root）、平方根反正弦变换(transformation of inverse sine)、倒数变换（transformation of reciprocal）、概率单位变换（transformation of probability unit）、logit变换(transformation of logit)、反双曲正切变换(transformation of inverse hyperbolic tangent)、得分变换（transformation of score）、box-cox变换(transformation of box-cox)等。
注意：本部分须列出统计模型或统计检验假设、SPSS步骤、关键结果及结果分析和结论。
9、表3是10个病人分别服用Dextro-和Levo-两种安眠药的试验结果，睡眠时间(小时)的测量值均以没有服药之前的睡眠时间为基准，试对比两种药物的催眠效果。
（共10分）表3病人Dextro- Levo-1 0.7 1.92 -1.6 0.83 -0.2 1.14 -1.2 0.15 -0.1 -0.16 3.4 4.47 3.7 5.58 0.8 1.69 0.0 4.610 2.0 3.4假设H0:两种药物的催眠效果一样。
H1:两种药物的催眠效果存在差异。
分析→比较均值→独立样本T检验，检验变量选择“催眠结果”，标识变量“安眠药种类”到分组变量中，得出结果如下。
从上述独立样本t 检验结果可以得出，莱文方差等同性检验中p=0.441>0.05，不拒绝原假设，则在假定等方差的情况下，显著性（双尾）0.079大于0.05，两组平均值差异不显著，说明安眠药种类对于催眠效果无显著差异。
10、表4是5种大麦栽培试验的产量数据，试验采用完全随机区组设计，随机选取了12个不同的地方来种植这5种大麦。
表4 5种大麦的产量数据区组品种1 2 3 4 51 81 105.4 119.7 109.7 98.32 80.7 82.3 80.4 87.2 84.23 146.6 142.0 150.7 191.5 145.74 100.4 115.5 112.2 147.7 108.15 82.3 77.3 78.4 131.3 89.66 103.1 105.1 116.5 139.9 129.67 119.8 121.4 124.0 140.8 124.88 98.9 61.9 96.2 125.5 75.79 98.9 89 69.1 89.3 104.110 66.4 49.9 96.7 61.9 80.311 86.9 77.1 78.9 101.8 96.012 67.7 66.7 67.4 91.8 94.1(1)请分析这5个品种的大麦产量是否存在显著差异？（6分）(2)如果存在显著差异，哪个或者哪几个品种的大麦产量较高，并且与其他品种的产量存在显著差异？（6分）假设：H0:a0=a1=a2=a3=a4=a5=0，各个品种对大麦产量无显著差异。
常用实验设计方法（一）一、完全随机设计（c o m p l e t e l y r a n d o m d e s i g n）属于单因素实验设计，可为两或多个水平。
将受试对象按随机化方法分配到各处理组，各处理组例数可以相等或不等。
优点：简单易行缺点：①只能分析一个因素的效应；②需要足够的样本含量，使各组基线(混杂)均衡可比。
设计要点◆完全随机设计的两组比较◆完全随机设计的多组比较1.两组比较为实验“736”对肉瘤的抑制作用，将16只长出肉瘤的小鼠随机分为两组，实验组注射“736”，对照组注射同量的生理盐水，10天后解剖称瘤重，试问：①该实验为何种设计类型？②请写出相应的设计方案？③对资料进行统计分析？组别瘤重（克）给药组1.62.22.02.02.51.03.71.5对照组2.14.92.74.32.51.74.53.4随机分配方案：①动物编号1-16②分配随机数：随机排列表第6行取0-15，弃去16-19。
③规定：随机数奇数分配至“736”组，偶数为对照组1表示给药组“736”，0表示对照组（生理盐水）备注：常用的随机分配方案：①按随机数的奇偶分配至两组；②按随机数的余数分配至各组；③将随机数排序，等分成各区段，对应将研究对象分配至各组。
统计分析①数据录入（d a t a1.x l s/s h e e t1）g r o u p瘤重11.612.2121212.51113.711.502.104.902.704.302.501.704.503.4②统计分析结果解释：两组瘤重平均水平差异有统计学意义，给药组的瘤重低于对照组。
2.完全随机设计多组比较研究某药在机体内的杀虫效果，选取20只小鼠，用幼虫感染，8d后随机取15只分为三组分别给予该药的不同药量以杀灭蠕虫，另5只为对照，用药2d后，将所有的小鼠杀死计数体内成虫数。
获得资料如下：对照低剂量中剂量高剂量381279378172346338275235340334412230470198265282318303286250试问：①该实验为何种设计类型？②请写出相应的设计方案？③对资料进行统计分析？随机分配方案：①动物编号1-20②分配随机数：随机排列表第10行。
常见的试验优化设计方法对比试验优化设计是科学研究中不可或缺的一部分，它可以帮助我们有效地探索变量之间的关系，优化实验条件并提高实验效率。
本文将介绍几种常见的试验优化设计方法，并对其进行对比分析，以便更好地了解各种方法的优缺点和使用范围。
试验优化设计是指通过合理地选择实验设计，有效地控制实验条件，以最小的代价获得最有价值的信息。
试验优化设计的主要目的是在实验中找出变量之间的因果关系，并通过对实验数据的统计分析，得出可靠的结论。
在试验优化设计中，常见的方法包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计和正交设计等。
完全随机设计是将试验单元完全随机地分配到不同的处理组中，以消除系统误差对实验结果的影响。
但是，完全随机设计的缺点是它无法控制多个处理组之间的均衡性，因此需要较大的样本量来增加统计的把握度。
随机区组设计是将试验单元按照某种特征进行分组，并在每个组内随机分配处理和对照。
随机区组设计的优点是可以更好地控制组间的均衡性，减少样本量。
但是，它对实验者的要求较高，需要准确地判断实验单元之间的相似性。
拉丁方设计是一种用于平衡不完全区组设计的统计技术，它可以将实验单元按照两个或多个特征进行分层，并在每个层内随机分配处理和对照。
拉丁方设计的优点是可以更好地控制组间的均衡性，并且可以灵活地确定实验的重复次数。
但是，它对实验者的要求也很高，需要准确地判断实验单元之间的相似性。
正交设计是一种基于正交表设计的实验方法，它可以用于多因素、多水平的实验设计。
正交设计的优点是可以同时探索多个因素对实验结果的影响，并且可以减少实验的次数。
但是，正交设计的缺点是它不适用于某些非线性关系的探索。
通过对比分析，我们可以发现各种试验优化设计方法都有其独特的优点和适用范围。
在实际应用中，我们需要根据具体的研究目的、实验条件和样本量等因素来选择最合适的方法。
例如，在进行单因素实验时，完全随机设计和随机区组设计是常用的方法；在进行多因素实验时，正交设计是比较合适的选择。
