随机分组原理与方法案例word
随机分组方法
随机分组方法
随机分组是一种常用的方法，可以将一群人或物品分成若干个小组。
它可以用于课堂活动、团队建设、项目分工等各种场合。
下面介绍几种简单且常用的随机分组方法：
1. 编号分组法：给每个人或物品都标上一个编号，然后使用抽签或随机数生成器来确定每个小组的成员。
确保每个小组的编号没有重复。
2. 扑克牌分组法：将一副扑克牌的所有牌洗乱，然后按照花色或点数来分组。
例如，将红桃的牌分为一组，方块的牌分为另一组，依此类推。
3. 姓名首字母分组法：按照每个人或物品的姓名首字母来分组。
可以使用字母表来确定每个小组的成员，确保每个小组的成员数量相近。
4. 随机数字分组法：使用随机数生成器生成一组随机数字，然后按照这些数字来确定每个小组的成员。
可以通过设定范围来控制每个小组的成员数量。
5. 纸牌分组法：将一副纸牌分成若干个组，每个小组的牌数相同。
然后让每个人或物品选择一张纸牌，以确定所属的小组。
这些方法都可以灵活应用，并根据实际情况进行调整。
在分组过程中，确保每个小组的成员数量相近，避免某个小组过于庞
大或过于独立。
同时，也可以根据需要进行多次分组，以增加随机性和公平性。
初中数学 什么是随机分组 如何进行随机分组
初中数学什么是随机分组如何进行随机分组随机分组是研究中常用的一种实验设计方法，用于将参与者或研究对象随机分配到不同的实验组或处理组中。
随机分组的目的是消除个体差异和其他干扰因素对研究结果的影响，以确保实验结果的可靠性和准确性。
以下是关于随机分组的详细解释和如何进行随机分组的方法：1. 什么是随机分组？随机分组是指将参与者或研究对象随机分配到不同的实验组或处理组中的方法。
这种分组方式是为了消除个体差异和其他干扰因素的影响，使得不同组之间的比较更可靠和准确。
随机分组可以用于各种实验研究，包括药物试验、教育研究、心理学实验等。
2. 如何进行随机分组？进行随机分组需要遵循一定的步骤和原则，以确保分组的随机性和公正性。
下面是一种常用的随机分组方法：a. 编号：为参与者或研究对象进行编号，每个编号代表一个个体。
编号可以根据实验的需要进行分组，例如按照性别、年龄等因素分组。
b. 随机化：使用随机数生成器或其他随机化方法，将编号随机分配到不同的实验组或处理组中。
确保随机分组的过程是无偏差的，即每个个体有相等的机会被分配到任何一个组中。
c. 检查分组：在进行实验之前，检查每个组的参与者或研究对象的数量和特征是否相似。
如果某个组的数量或特征明显不同，可能需要重新进行随机分组，以确保组间的比较是公平和准确的。
d. 实施实验：根据随机分组的结果，将参与者或研究对象分配到相应的实验组或处理组中进行实验。
在实验过程中，要确保各组接受相同的实验条件和处理方式，以保证实验结果的可靠性。
3. 随机分组的优势和注意事项：随机分组具有以下优势：a. 消除个体差异：通过随机分组，个体差异在不同组之间被均匀分配，减少了个体差异对研究结果的影响。
b. 避免偏倚：随机分组可以避免研究者对个体进行主观选择，从而减少了分组过程中的偏倚。
c. 增加可靠性：随机分组可以提高实验结果的可靠性和可重复性，使得不同组之间的比较更具有统计学意义。
然而，进行随机分组时也需要注意以下事项：a. 样本大小：确保每个组的样本大小足够大，以保证分组结果的统计学意义和可靠性。
随机分组方法
随机分组方法
随机分组是一种常见的人群分类方法，也被称为随机性分组。
它是一种随机结构设计，能够给一组数据按照一定的概率来分组，这种分组方法可以帮助观察者有效地分析被试因
素间的关系。
在实际应用中，随机分组可以用来分析受试者在多个因素影响下的变化以及影响其行
为变化的影响因素。
首先，将这些受试者随机分成两组，一组受试者接受治疗或者改变某
一因素，另一组不受研究条件的影响。
然后，通过比较两组受试者的表现，研究者可以分
析出来哪种因素会对受试者产生怎样的影响。
此外，随机分组还可以帮助研究者对一组数据进行更有效的分析，使得研究者能够辨
别Data的趋势和特征，这是一种非常有效的数据分析方法。
总之，随机分组是一种有效的分组策略，在研究者分析受试者行为变化以及因素影响
的实验中，它可以让研究者的研究结果更加准确可靠。
有效的随机分组技术不仅可以帮助
研究者对自身研究结果进行有效验证，还可以有效地将抽取的少数事例中的关键变化得到
最大化体现，从而帮助研究者进一步细化分析结果。
科研随机数字表法分组方法
科研随机数字表法分组方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：科研中常用的统计方法有很多种，其中随机分组方法是一种常见的实验设计方法。
在科研中，研究者通常需要将实验对象或被试随机分成不同的组别，以便进行比较和分析。
随机分组方法能够有效地消除实验结果的偏倚，并确保实验结果具有统计学意义。
科研中使用的随机分组方法有很多种，其中比较常用的一种是随机数字表法分组方法。
这种方法通过随机数表来分配实验对象或被试到不同的实验组别中。
在实验设计过程中，研究者通常会选择一个已经生成好的随机数表，然后按照表中的顺序来分配实验对象或被试，从而确保每个实验组别中的实验对象或被试是完全随机的。
除了以上优点外，随机数字表法分组方法还具有灵活性和易操作性。
研究者可以根据自己的实验需求，选择适合的随机数表来进行分组，从而满足不同实验设计的要求。
随机数字表法分组方法的操作简单，只需将随机数表和实验对象或被试对应起来，就能够轻松完成实验设计过程。
第二篇示例：科研领域中，随机数字表法分组方法是一种常用的实验设计与数据分析工具。
通过在实验设计中引入随机性，可以有效地降低人为偏差的影响，提高实验结果的可靠性与可重复性。
随机数字表法分组方法在分组实验设计与抽样调查等领域得到了广泛的应用。
随机数字表法分组方法的核心思想是通过随机数生成器生成随机数字表，然后根据这个表格中的数字进行分组或抽样。
随机数字表法可以分为两种形式，一种是等概率抽样，即每一个数字被选取的概率是相等的；另一种是权重概率抽样，即每一个数字被选取的概率与其对应的权重相关。
在进行实验或调查时，研究人员可以根据自己的需求选择适合的随机数字表法形式。
在进行实验设计时，研究人员可以通过随机数字表法进行受试者的分组。
如果要研究某种药物对疾病的疗效，可以使用随机数字表法将病人分为用药组和对照组，以减少实验结果的偏差。
在抽样调查中，也可以利用随机数字表法进行抽样，从而避免主观偏见对样本选择的影响。
随机分组方法
随机分组方法随机分组方法在实际生活和工作中有着广泛的应用，它可以帮助我们更加公平地分配资源，更加有效地进行实验和调查，更加灵活地安排工作和活动。
在本文中，我将介绍几种常见的随机分组方法，并分析它们的优缺点，希望能够为大家在实际应用中提供一些参考。
首先，最简单的随机分组方法是简单随机抽样。
这种方法的原理是从总体中随机地抽取样本，然后将样本随机分配到不同的组中。
这种方法的优点是操作简单，易于理解和实施，而缺点是可能会出现抽样偏差，导致样本不够代表总体，从而影响实验或调查的结果。
其次，分层随机抽样是另一种常见的随机分组方法。
这种方法先将总体按照一定的特征分成若干层，然后从每一层中分别随机抽取样本，最后将这些样本组合成最终的样本。
这种方法的优点是可以保证样本的代表性，减小抽样误差，但缺点是操作相对复杂，需要事先了解总体的特征和分布情况。
另外，区组随机实验是一种常用的随机分组方法。
在实验设计中，研究对象根据某种特征被分成若干区组，然后在每个区组内进行随机分配处理，最后比较不同区组的处理效果。
这种方法的优点是可以控制混杂因素的影响，提高实验的可信度，但缺点是需要事先确定区组的划分标准，可能会增加实验设计的复杂性。
最后，随机分组方法还可以在工作和活动中得到应用。
比如在团队建设活动中，可以采用随机分组的方式让团队成员互相配合，促进团队合作和交流；在项目分工中，也可以采用随机分组的方式让团队成员承担不同的任务，提高工作效率和公平性。
综上所述，随机分组方法在实际应用中有着广泛的用途，它可以帮助我们更加公平地分配资源，更加有效地进行实验和调查，更加灵活地安排工作和活动。
在选择随机分组方法时，需要根据具体情况综合考虑各种因素，选择最适合的方法来达到预期的目的。
希望本文介绍的内容能够为大家在实际应用中提供一些帮助和启发。
随机数表法分组举例讲解
随机数表法分组举例讲解随机数表法是一种用于将一组数据分成若干组的方法。
它的基本思想是根据一张预先生成的随机数表，将数据按照随机数的顺序分组。
以下是一些关于随机数表法分组的例子，以展示其应用及优势。
1. 电影分类：假设有一组电影，要将它们按照类型分组，如喜剧、动作、爱情等。
通过随机数表法，我们可以根据预先生成的随机数表，将电影随机分配到不同的类型中，确保每个类型中有足够多的电影，并且每个电影只属于一个类型。
2. 学生分组：在学校里，老师经常需要将学生分组进行小组活动。
使用随机数表法，老师可以根据预先生成的随机数表，将学生随机分配到不同的小组中，确保每个小组的人数平均且分组公平。
3. 商品推荐：在电商平台上，为了给用户提供个性化的推荐，可以使用随机数表法将用户的购买记录分组，然后根据不同组别的购买偏好，推荐相似的商品给用户。
4. 城市规划：在城市规划中，需要将城市划分成不同的区域，如商业区、居住区、工业区等。
通过随机数表法，可以根据预先生成的随机数表，将不同的地块随机分配到不同的区域中，确保每个区域的功能多样化且均衡。
5. 酒店客房分配：在酒店管理中，需要将客人随机分配到不同的客房。
使用随机数表法，可以根据预先生成的随机数表，将客人随机分配到不同的客房，确保客人之间的隐私和舒适度。
6. 产品测试：在产品测试中，需要将测试样本分成不同的组进行测试。
通过随机数表法，可以根据预先生成的随机数表，将样本随机分配到不同的组中，确保每个组的样本数量相等且分组公平。
7. 旅游行程安排：在旅游行程安排中，需要将不同的景点、餐厅、住宿等安排在行程中的不同时间段。
通过随机数表法，可以根据预先生成的随机数表，将不同的项目随机安排在行程的不同时间段，确保行程的多样性和平衡度。
8. 调查问卷分析：在调查问卷分析中，需要将回答者的回答按照不同的问题进行分组。
使用随机数表法，可以根据预先生成的随机数表，将回答者的回答随机分配到不同的问题中，确保每个问题都有足够的回答数量。
随机分组方法范文
随机分组方法范文随机分组方法是一种将一群人或物品随机分成若干个组的方法，常用于课堂活动、研讨会、团队合作等场合。
随机分组可以促进交流、合作和团队建设，避免人们倾向性选择、排斥他人，提高公平性和效率。
以下是几种常用的随机分组方法。
1.随机数字分组法随机数字分组法是一种简单而有效的随机分组方法。
首先，写下要分组的人或物品的编号，然后按照一定规则产生随机数字，如利用抽签、摇骰子等。
将编号与产生的随机数字对应，即可得到分组结果。
例如，如果有20个人要分成4个组，可以给每个人标上编号1-20，然后每次抽取一个随机数字，将该数字对4取余数得到的结果作为分组依据，即可将人分成4个组。
2.交叉分组法交叉分组法是一种将每个人与其他人随机组成不同组合的方法。
首先，将所有人编号，并将编号写在一个二维矩阵中，行和列分别代表两个分组。
然后，使用随机数产生器随机选择两个不同的行和列，将对应的人分到对应的组中。
重复此过程直到所有人都被分组。
这种方法可以避免人们倾向性选择喜欢的人作为伙伴，促进不同人之间的交流和合作。
3.随机配对法随机配对法是一种将每个人与其他人随机配对的方法。
首先，将所有人编号，并将编号写在一个列表中。
然后，使用随机数产生器随机选择两个不同的编号，并将对应的人配对。
将已经配对的人从列表中删除，继续选择并配对直到所有人都被配对。
这种方法适用于需要两个人一起完成任务或活动的情况，可以提高人际关系和合作。
4.有序分组法有序分组法是一种将一群人或物品按照其中一种规则有序地分成若干个组的方法。
可以根据人的特征、能力或兴趣等进行分组，以便在每个组中形成一定的均衡。
例如，根据学生的年级、性别、成绩等进行分组，以便每个组都有一定的多样性和互补性。
有序分组法可以充分考虑每个人的特点，提高分组的有效性和效果。
总之，随机分组方法可以通过产生随机数字、交叉分组、随机配对和有序分组等方式，将一群人或物品随机分成若干个组。
这些方法可以提高分组的公平性和效率，促进人们之间的交流、合作和团队建设。
随机分组原理与方法案例word
简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
适用于总体量大、差异程度较大的情况。
先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。
分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。
分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。
除了分层或分类外，其组织方式与简单随机抽样和等距抽样相同。
随机抽样设计一、纯随机抽样：对总体的所有容量不做任何的分类和排队，完全按随机原则逐个抽取样本容量。
纯随机抽样的常用抽样方法1）抽签法：将总体容量全部加以编号，并编成相应的号签，然后将号签充分混合后逐个抽取，直到抽到预定需要的样本容量为止。
缺点：总体容量很多时，编制号签的工作量很大，且很难掺和均匀。
2）随机数字法：用字母顺序或身份证号等任何方便的方法对总体容量编者按号，利用随机数表从1到总体容量N中随机抽取n（样本容量数）个数，遇到那些不在编号里的数字需跳过。
二、等距抽样：先将总体各单位按某一有关标志（或无关标志）排队，然后相等距离或相等间隔抽取样本单位。
根据需要抽取的样本单位数（n）和全及总体单位数（N），可以计算出抽取各个样本单位之间的距离和间隔，即：K=N/n，然后按此间隔依次抽取必要的样本单位。
等距抽样的一个例子某企业有职工5000名，现要随机抽取100人进行家庭收入水平调查。
抽取方法：按与研究目的无直接关系的姓名笔划对总体进行排列，把总体划分为K=5000/100=50个相等的间隔，在第1至第50人中随机抽取一名，如抽到第10名，后面间隔依次抽取第60，110，160，210，…直到4960为止，总共抽取50同名职工组成一个抽样总体。
统计学随机分组公式
统计学随机分组公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统计学中的随机分组公式是实验设计和数据分析中非常重要的一部分。
通过随机分组，我们可以确保实验组和对照组之间的差异是由实验处理而不是其他因素造成的。
在统计学中，随机分组可以帮助降低因为个体差异带来的偏差，使得研究结果更具有说服力和可信度。
下面我们将介绍一些常用的随机分组公式及其应用。
一、简单随机分组公式简单随机分组是一种最基本的随机分组方法，其公式为：n!/(m!(n-m)!)n表示总体样本量，m表示实验组的样本量。
在简单随机分组中，每个个体有相同的几率被分到实验组或对照组中。
通过这种方法，可以避免人为干扰和偏见，使得实验的结果更具有代表性和可靠性。
N= N1+N2+...+NkN表示总体样本量，N1、N2、...、Nk分别表示不同层次的样本量。
在分层随机分组中，我们可以根据不同特征对样本进行分层，然后在每一层次中进行随机分组。
这种方法可以有效控制混杂因素的影响，提高实验的准确性和可信度。
k=N/mN表示总体样本量，m表示实验组的样本量，k表示每隔k个体一个实验组样本。
在系统随机分组中，我们可以按照某种规律选择实验组样本，然后将剩余的个体分配到对照组中。
这种方法可以减少随机性带来的误差，同时保持实验的随机性和客观性。
n!(2m)!随机分组是实验设计和数据分析中至关重要的一环，通过合理选择和应用随机分组方法，我们可以有效地控制实验中的各种干扰因素，确保研究结果的可信度和科学性。
希望本文介绍的随机分组公式能够帮助读者更好地理解和应用统计学中的随机分组方法，为科学研究提供更加有力的支持。
【字数超过要求】第二篇示例：统计学中的随机分组是指将研究对象随机地分配到实验组和对照组中，以消除实验结果的偏倚及误差，从而得到更加客观和准确的实验结论。
随机分组是一种常用的实验设计方法，可以有效地降低实验结果的干扰因素，使实验结果更加具有代表性和可靠性。
在进行实验研究时，科研人员需要根据研究目的和实验设计要求来确定研究对象的分组方式。
临床实验中的随机分组方法
临床实验中的随机分组方法随机分组方法在临床实验中起着至关重要的作用，它可以有效地减少偏倚和提高研究结果的可靠性。
本文将介绍几种常见的随机分组方法，包括简单随机分组、分层随机分组和区块随机分组，并分析它们的优缺点及适用范围。
一、简单随机分组简单随机分组是最基本、最常用的随机分组方法。
它的原理是将研究对象随机分配至不同的处理组或对照组，确保每个对象有相同的机会被分配到不同的组别中。
具体操作上，可以使用随机数表或随机数字发生器来产生随机数，然后按照随机数的大小将对象分配至各组中。
简单随机分组的优点在于简单易行，适用于基础研究和探索性研究，能够有效地消除潜在的系统性偏倚。
然而，由于分组的纯随机性，可能会导致不均衡的样本量分布，从而影响研究结果的可靠性。
二、分层随机分组分层随机分组方法是在简单随机分组的基础上增加了分层操作。
它的原理是根据研究对象的某些特征进行分层，然后在每个层次内进行随机分组。
例如，在某项临床实验中，可以根据年龄、性别、疾病严重程度等因素进行分层，从而保证每个组内的对象具有相似的特征。
分层随机分组的优点在于可以减少组间的差异性，增加分组的均衡性，提高研究结果的可靠性。
同时，还可以控制分层因素对实验结果的影响。
然而，分层随机分组需要考虑特定的层次因素，操作复杂度较高，并可能增加样本量的需求。
三、区块随机分组区块随机分组方法是在分层随机分组的基础上引入了区块概念。
它的原理是将研究对象按照某种相关特征进行分组，然后在每个区块内进行随机分组。
例如，在药物临床试验中，可以根据疾病的严重程度将对象分为不同的区块，然后在每个区块内进行随机分组。
区块随机分组的优点在于可以减少组间的差异性，增加分组的均衡性，同时控制了区块特征对实验结果的影响。
相比于分层随机分组，区块随机分组更进一步强调了组内的一致性。
然而，区块随机分组需要选择合适的区块因素，并可能增加实验的复杂度和时间成本。
综上所述，不同的随机分组方法在临床实验中具有各自的优缺点和适用范围。
随机分组方法
随机分组方法随机分组方法是一种常用的分组方式，它可以帮助我们在各种场景下进行随机分配，例如实验研究、抽样调查、团队分工等。
在实际应用中，我们常常需要使用随机分组方法来确保分组的公平性和客观性，下面将介绍几种常见的随机分组方法及其应用场景。
首先，最简单的随机分组方法是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地抽取样本，然后将样本随机分配到不同的组别中。
这种方法适用于总体中各个个体之间没有明显差异的情况，例如在进行公平抽奖、抽样调查时可以采用简单随机抽样的方法来进行随机分组。
其次，分层随机抽样是另一种常见的随机分组方法。
分层随机抽样是指将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行简单随机抽样，最后将各层抽取的样本合并在一起进行分组。
这种方法适用于总体中各个层次之间存在一定差异的情况，例如在进行民意调查、市场调研时可以采用分层随机抽样的方法来进行随机分组。
另外，整群随机抽样是针对群体进行随机分组的一种方法。
整群随机抽样是指将总体按照某种特征分成若干群体，然后随机地选择若干个群体作为样本，最后将选取的群体中的个体进行分组。
这种方法适用于总体中各个群体之间存在明显差异的情况，例如在进行教育实验、社会调查时可以采用整群随机抽样的方法来进行随机分组。
最后，配对随机分组是一种特殊的随机分组方法。
配对随机分组是指在实验研究中，将具有相似特征的个体配对，然后随机地将每对个体中的一个分配到实验组，另一个分配到对照组。
这种方法适用于实验研究中需要控制其他因素对实验结果影响的情况，例如在医学实验、心理学实验中常常采用配对随机分组的方法来进行随机分组。
综上所述，随机分组方法是一种非常重要的分组方式，它可以帮助我们在各种场景下进行公平、客观的分组。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的随机分组方法来进行分组，以确保分组的有效性和可靠性。
希望本文介绍的随机分组方法对大家有所帮助，谢谢阅读！。
简单随机分组
简单随机分组前面我们已经知道了在RCT试验中随机和方案隐藏的重要性(如果没有看到前面的内容可以加入公众号“bysyrcce”,回复“随机”)，今天我们来看看如何制作随机分组方案。
常见的随机分组方法包括:简单随机化(simple randomization)、区组随机化(block randomization)和分层随机化(stratifiedrandomization)等。
今天先看简单随机分组的原理及操作方法。
简单随机分组又称完全随机分组,是对研究对象直接进行随机分组,常通过掷硬币或随机数字表,或用计算机产生随机数来进行随机化,在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整。
下面我们给大家介绍几种实现方法。
一、手工随机分组操作方法：以把24名病人随机分为两组为例：（1）首先给病人编号（2）取随机数，每个个体得到一个随机数字（3）随机数除以2，余数为1分入A组，余数为0分入B组（4）A组8人、B组16人。
为使两组人数达到1:1的要求，需要从B组随机抽取4人到A组。
具体方法(余数法)为：继续取4个随机数字，36、81、88、55，分别除以B组的人数。
36÷16＝2......4 81÷15＝5 (6)88÷14＝6......4 55÷13＝4 (3)（5）按B组出现的顺序，找到第4个人，标记A1，调整到B组；再从剩下的15人找到第6人，标记A2，调整到B组，以此类推，共4个人调整到B组，两组平衡。
二、用Excel实现简单随机分组（1）打开excel，在第一列输入病人编号（以24为例。
编号1001－1024）；（2）第二列第一个病例处输入“＝randbetween(1,A)”（A为组数），下拉完成所以病人入组编码。
使用excel进行随机分组操作简单，但不能设置种子数，每次进行随机分组的结果都不相同。
SPSS、SAS等软件可以弥补这种不足。
三、SPSS实现简单随机分组（1）打开SPSS，在第一列输入病人编号（以24为例。
随机分组方法
随机分组方法随机分组方法是指在一定的条件下，通过随机的方式将对象或者数据分配到不同的组别中。
这种方法通常用于科学实验、调查研究、抽样调查等领域，以确保分组的公平性和代表性。
在实际应用中，随机分组方法有多种形式，包括简单随机分组、分层随机分组、整群随机分组等。
简单随机分组是最基本的一种随机分组方法，其原理是根据一定的概率分布，将对象或者数据随机地分配到不同的组别中。
这种方法通常适用于样本量较小、分组要求较为简单的情况。
在实际操作中，可以利用随机数发生器或者抽签的方式进行简单随机分组，以确保每个对象或者数据被平等地纳入到各个组别中。
分层随机分组是在简单随机分组的基础上，根据对象或者数据的某些特征进行分层，然后在每个层次内进行简单随机分组。
这种方法可以有效地控制各个组别的代表性，确保样本的多样性和均衡性。
在实际应用中，可以根据不同的特征，如年龄、性别、地区等，将对象或者数据进行分层，然后再进行简单随机分组，以满足实验或者调查的需要。
整群随机分组是将对象或者数据按照一定的特征进行分群，然后再对整个群体进行随机分组。
这种方法常常用于实验或者调查对象较为庞大、分组要求较为复杂的情况。
在实际操作中，可以先将对象或者数据按照某种特征进行分群，然后再对每个群体进行简单随机分组，以确保每个群体内部的均衡性和代表性。
在进行随机分组时，需要注意以下几点，首先，确保随机分组的过程是公平、公正的，避免出现人为干预或者偏向某一组别的情况；其次，要根据实际情况选择合适的随机分组方法，确保分组的合理性和有效性；最后，要对随机分组的结果进行统计分析，评估分组的质量和代表性，以确保实验或者调查的科学性和可靠性。
总之，随机分组方法在科学实验、调查研究等领域具有重要的意义，能够有效地确保分组的公平性和代表性。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的随机分组方法，并严格执行分组的过程，以确保实验或者调查的结果具有科学性和可信度。
临床试验随机分组方法总结计划.doc
临床试验中的随机分组方法真正的随机化应符合下列原则:(1)医生和患者不能事先知道或决定患者将分配到哪一组接受治疗;(2)医生和患者都不能从一个患者已经进入的组别推测出下一个患者将分配到哪一组。
随机序列的产生可以采用计算机、计算器、随机数字表和抛硬币的方法来实现。
随机分组方法包括 :简单随机化 (simple randomization)、区组随机化 (blockrandomization)、分段 (或分层 )随机化 (stratifiedrandomization) 、分层区组随机化 (stratified blockrandomization )动态随机化 ( dynamicrandomization)1.1 简单随机化分组又称为完全随机化分组,是对研究对象直接进行随机分组,常通过掷硬币或随机数字表 ,或用计算机产生随机数来进行随机化 ,在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整。
简单随机化分组方法对小样本试验操作起来很简单 ,但是如果研究对象例数较少时 ,则各组例数会出现不平衡现象。
例如,掷硬币的方法在小样本的试验中由于随机误差难以保证组间病例数的均衡。
有研究表明 ,当总例数为 100 时,每组刚好 50 例的概率仅为 8%。
因此 ,采用随机数字表的方法 ,以及随机数余数分组法可以很好地解决这个问题 ,使分组后各组例数相等。
操作步骤 :(1)编号 :将N 个实验单位从 1 到 N 编号。
动物可按体重大小 ,患者可按预计的样本量编号 ;(2)获取随机数字 :从随机数字表中任意一个数开始 ,沿同一方向顺序获取每个实验单位一个随机数字 ;(3)求余数 :随机数除以组数求余数。
若整除则余数取组数;(4)分组 :按余数分组 ;(5)调整 :假如共有 n 例待调整 ,需要从中抽取 1 例,便续抄一个随机数 ,除以 n 后将得到的余数作为所抽实验单位的序号 (若整除则余数为 n)。
例1:欲将 15 例病例随机等分到 3 个组中去。
(完整word版)实验动物的随机分组方法
实验动物的随机分组方法数理统计学上，根据随机抽样的原则，编制了随机数目表，应用随机数目表代替抽签法，表中的数字都各自独立，全部数字无论从横行、纵行或斜行的顺序都是随机的.因此使其用时可任自一个数目开始,可从左而右，亦可从右而左，可从上而下，也可从下而上，按顺序取得需要的数目，其结果比抽签更为理想。
1。
安全随机法(1)甲、乙两组安全随机法:设有性别相同、体重在一定范围内的动物20只，试用完全随机法分成甲、乙两组：先将动物分别称量体重,然后按体重从轻到重依次为1、2、3……20号。
在随机数目表中任自一数目开始，如自第三横第六纵列的数目56开始自左向右取20个数目，按动物编号和随机数目表上查得的20个数目对应排列,并令随机数目属于单数的归于甲组，属于双数的归于乙组，得下表格式：这样列入甲组的动物有:4、5、8、10、11、12、15、17共8只；列入乙组的有1、2、3、6、7、9、13、14、16、18、19、20共12只；为使两组动物数相等，须把乙组中的2只改为甲组，但乙组中12只动物，哪2只应改为甲组?仍需用随机法来决定。
可接着使用前面用过的随机数目，前面已用过20个数字,第三横行第20数字为10，本行已无数字，故应顺序在第四行第1纵列开始算21和22个数字为12和56，为使乙组中12只动物都有改为甲组的机会，故用12除12得余数为0，因动物中无0号，故后推一个数目为56和85,用12除56得余数8，则应将乙组中第8只动物改为甲组,12除85得余数为1，则应将乙组中第1只动物改为甲组。
以此类推。
（2）甲、乙、丙三组安全随机分组法：设性别相同、体重在一定范围内的健康大鼠18只,试用完全随机分为甲、乙、丙三组。
先称量体重，按体重从轻到重依次编为1、2、3……18号，现从随机数目表上第六横行第一纵列的数目16开始，自上而下依次取18个数止，并与动物编号对应排列。
为使每一只动物有同样分到甲、乙、丙三组的机会，可把每一随机数目都除以3,余数1则归甲组；余2则归乙组;如除尽则归丙组，如随机数目不足3，由比随机数按余数归组。
完全随机分组方法
完全随机分组方法
嘿，咱今儿就来聊聊这完全随机分组方法！你说这世界上很多事儿不就跟分组似的嘛。
想象一下啊，就好比一群小朋友要去分玩具，怎么个分法才能公平合理呢？这完全随机分组方法就好比是那最公平的裁判。
它可没什么私心杂念，完全就是凭运气来决定谁和谁一组。
就像老天爷撒下一把糖果，落到谁手里就是谁的，没啥好说的。
比如说咱要组织一场比赛，那怎么分组呢？总不能让实力强的都在一组吧，那比赛还有啥看头。
这时候完全随机分组就派上用场啦！把大家的名字往那“大箱子”里一扔，搅和搅和，然后随便一抓，嘿，一组就出来啦！这多刺激呀，谁也不知道会和谁成为队友，谁也不知道会碰上啥样的对手。
再比如公司里要分项目小组，要是靠领导指定，那可能有人就会觉得不公平，凭啥他能去那个好组呀。
但用完全随机分组方法，那就没话说了吧，运气好你就去个轻松的组，运气不好那也只能怪自己咯。
而且这种方法多简单呀，不用费那么多脑筋去想怎么分才好，交给老天爷就行啦！它就像是生活中的一个小惊喜，或者小惊吓，哈哈！你永远不知道下一秒会发生什么。
在学校里选班委也可以用呀，让全班同学来个完全随机分组，然后每个组推出一个代表来竞选，这样不是更有意思嘛，也能让更多的同学有机会参与进来。
当然啦，完全随机分组方法也不是完美的，有时候可能会出现实力不均衡的情况，但这也是它的魅力所在呀，充满了不确定性。
总之呢，完全随机分组方法就像是生活中的调味剂，给我们带来不一样的体验。
它让事情变得更有趣，更有挑战性，也更让人期待。
下次遇到需要分组的时候，不妨试试这个方法，说不定会有意外的收获哦！你说是不是呢？。
区组随机分组方法
区组随机分组方法嘿，朋友们！今天咱来聊聊区组随机分组方法，这可是个很有意思的事儿呢！你看啊，就好比咱分水果，一堆苹果和一堆橘子，咱要把它们分成几部分，还得保证每部分都有差不多的苹果和橘子。
区组随机分组方法就像是个聪明的分水果达人！想象一下，咱要是随随便便地分，那可能这堆里全是苹果，那堆里一个苹果都没有，这多不公平呀！区组随机分组就是为了避免这种情况出现。
它就像是个神奇的魔法棒，把要分的东西变得整整齐齐。
比如说在医学研究里，咱要把一群人分成不同的组，用不同的方法来治疗，那怎么分才能更科学合理呢？这时候区组随机分组就派上用场啦！它会先考虑一些重要的因素，比如年龄、性别、病情啥的，把这些相似的人放在一起，就像把相同大小的苹果放在一起一样。
然后呢，再通过一些巧妙的设计，让这些组尽可能地平衡。
咱再打个比方，就好像是搭积木。
每个区组就是一块积木，要把它们搭得稳稳当当的，不能这边高那边低。
区组随机分组就是那个能让积木稳稳当当的小技巧。
它可不是随随便便就能做好的哦！得仔细考虑很多细节呢。
要是不小心弄错了，那可就像搭积木的时候倒了一块，整个都可能垮掉啦！而且啊，这个方法还很灵活呢！可以根据不同的需求来调整。
就像咱穿衣服，今天想穿这件，明天想穿那件，区组随机分组也能根据不同的情况变得不一样。
比如说，有时候咱可能要分很多很多的组，这可就有点难度啦，但区组随机分组不怕呀！它就像个超级英雄，总能找到最合适的办法。
咱平时做事不也得讲个条理嘛，区组随机分组就是让事情变得有条理的好办法。
它能让咱的研究、实验啥的更靠谱，得出的结论也更可信。
总之呢，区组随机分组方法就像是我们生活中的一个好帮手，让很多事情都能变得更科学、更合理。
咱可得好好学学它，说不定啥时候就用上了呢！不用它那不是太可惜了嘛！所以啊，大家都要记住这个神奇的方法哟！。
随机分组方法
随机分组方法随机分组是一种常见的统计学和实验设计中的方法，它可以帮助我们在实验或调查中有效地进行样本分组，以便进行更有说服力的分析和结论。
在实际应用中，随机分组方法有多种形式，包括简单随机分组、分层随机分组、整群随机分组等。
本文将从理论和实践两个方面对随机分组方法进行探讨。
首先，我们来看看随机分组方法的理论基础。
随机分组的核心思想是通过随机的方式将样本分配到不同的实验组或对照组中，以消除可能存在的干扰因素，从而确保实验结果的可靠性和有效性。
简单随机分组是最基本的一种方法，它的原理是通过随机抽样的方式将样本分配到各个组中，从而确保每个样本都有相同的机会被分配到任何一个组中。
而分层随机分组则是在简单随机分组的基础上，根据样本的特征或属性进行分层抽样，以确保各个实验组或对照组在某些重要变量上的分布是相似的。
整群随机分组则是将样本按照某些特定的群体或单位进行分组，然后再对这些群体或单位进行随机分配，以确保实验组和对照组在群体水平上的分布是随机的。
在实际应用中，随机分组方法可以帮助我们更好地进行实验设计和数据分析。
首先，在实验设计中，随机分组可以帮助我们避免实验组和对照组在样本特征上的差异，从而确保实验结果的可靠性。
其次，在数据分析中，随机分组可以帮助我们更准确地评估某个变量对实验结果的影响，从而得出更有说服力的结论。
此外，随机分组方法还可以帮助我们控制混杂因素的影响，提高实验的内部有效性。
综上所述，随机分组方法在统计学和实验设计中具有重要的作用。
通过随机分组，我们可以更好地进行实验设计和数据分析，从而得出更可靠和有效的结论。
因此，在实际应用中，我们应该充分利用随机分组方法，以提高实验结果的可靠性和说服力。
区组随机分组
区组随机分组区组(block)随机分组,即将随机加以约束,使各处理组的分配更加平衡,满足研究要求。
区组随机能够避免简单随机可能产生的不平衡,也可以说确保整个试验期间进入每一组的对象数基本相等。
不仅提高了统计学效率,而且保证了分配率不存在时间趋势,即如果某研究1周入组1例，如果采用简单随机方法，可能出现某1到2个月的病例全部进入某一组，可能造成偏倚。
在这种情况下，区组随机方法能将偏倚减到最小。
区组的长度,是指区组中对象的数目。
区组的长度不宜太小,否则可能会被猜出分组结果。
一般区组的长度至少要求为组数的2倍。
区组的长度不宜太大,太大易使分段内不均衡。
如果只有两个组别(试验组和对照组) , 区组的长度一般可取4～8,如果有4个组别则区组的长度至少为8。
区组长度还与试验的疗程长短有关,对于疗程较短的疾病,患者入组快,结束快,区组长短影响不大,而对于疗程比较长的疾病,区间长度不宜过大。
区组随机分组方法可以结合以下的实例来具体说明。
举例：使用区组随机分组的方法，将尚未确定的24位病人按1:1的比例随机分入两个组(A组和B组)。
（1）根据研究分组的数量，选择区组的大小为4，可以产生6种排列：AABB、BBAA、ABAB、BABA 、ABBA、BAAB。
（2）从随机字表中获得随机数字。
如由附表1的第5行、第3列、第1个数字开始向后获取随机数，10626 81423 89300 74992 44403 68188 55785 87029 84185……（3）采用余数法：顺序取2位随机数字，除以6，取余数。
10÷6＝1 ......4 62÷6＝10......2 68÷6＝11......2 14÷6＝2 ......2 23÷6＝3 ......5 89÷6＝14 (5)（4）将第4、2、2、2、5、5组的区组排列，填入表格，随机分组即完成。
SPSS菜单操作尚不能实现区组随机分组，实践中常通过SAS软件进行。
随机分组原则
随机分组原则随机化是临床研究，尤其是治疗性研究中常用的一种分配患者到各研究组的方法。
但是我们工作团队在审稿、读论文、和接受咨询的时候发现大家对随机化认识并不准确，存在误解和不正确使用的情况。
今天让我们来聊聊关于随机化那些事。
1. 什么是随机化（Randomization）随机绝不是随便，不是说来了一个病人研究者随意指定他或她应该属于哪个分组，这种办法是根据研究者意愿分组，与随机还是有非常大的差异。
此外，随机也不是按某种次序如入院先后、出生日期等用单双号交替的方法来分配病人入组。
随机是使参与研究的每一个分配单位（小至单个的患者，大到社区或城市）通过一个已知的概率（通常是相等的概率）被分配到某一治疗组中去；也就是机会均等的原则，而分配本身是不可预测的。
简单来说，如果研究中有A和B两个治疗组，我们设计的方案两组人数比例是1:1，那么经过随机化分配以后能实现对每个入组的病人而言，进入A组或B组的概率是相等的，而且这个分配结果是不可预知的。
2. 为什么要随机大家都知道，基础研究中，我们最常见的研究对象是动物，而且是纯系的动物。
所谓纯系动物是什么？互相之间全是血亲，遗传背景几乎一样。
而所有的临床研究都是以人为研究对象。
患者与患者之间，不管是遗传背景、所处环境、生活习惯都是千差万别的。
一言以蔽之，临床研究中研究对象个体差异很大。
这个差异大到有时候会影响研究结果。
在医学里，甲之蜜糖乙之砒霜的情况太多了。
举个极端的例子，大多数临床医生都知道赫塞丁对HER2表达的乳腺癌患者是有效的。
假如要比较赫塞丁和另一种药物对乳腺癌的疗效，在研究对象分组时，我没有采用随机化的方法，而且非常不幸，赫塞丁组病人都是HER2阴性的患者，那么我很可能会获得赫塞丁对乳腺癌是无效的错误结论。
随机化既然能保证研究对象有相同的机会进入研究组和对照组；也就是能保证，经过随机化分组后不同的研究组之间不管是已知的因素还是未知的因素都是很像的，是可比的。
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简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
适用于总体量大、差异程度较大的情况。
先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。
分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。
分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。
除了分层或分类外，其组织方式与简单随机抽样和等距抽样相同。
随机抽样设计一、纯随机抽样：对总体的所有容量不做任何的分类和排队，完全按随机原则逐个抽取样本容量。
纯随机抽样的常用抽样方法1）抽签法：将总体容量全部加以编号，并编成相应的号签，然后将号签充分混合后逐个抽取，直到抽到预定需要的样本容量为止。
缺点：总体容量很多时，编制号签的工作量很大，且很难掺和均匀。
2）随机数字法：用字母顺序或身份证号等任何方便的方法对总体容量编者按号，利用随机数表从1到总体容量N中随机抽取n（样本容量数）个数，遇到那些不在编号里的数字需跳过。
二、等距抽样：先将总体各单位按某一有关标志（或无关标志）排队，然后相等距离或相等间隔抽取样本单位。
根据需要抽取的样本单位数（n）和全及总体单位数（N），可以计算出抽取各个样本单位之间的距离和间隔，即：K=N/n，然后按此间隔依次抽取必要的样本单位。
等距抽样的一个例子某企业有职工5000名，现要随机抽取100人进行家庭收入水平调查。
抽取方法：按与研究目的无直接关系的姓名笔划对总体进行排列，把总体划分为K=5000/100=50个相等的间隔，在第1至第50人中随机抽取一名，如抽到第10名，后面间隔依次抽取第60，110，160，210，…直到4960为止，总共抽取50同名职工组成一个抽样总体。
等距抽样的优点：（1）能保证被抽取到的样本单位在全及总体中均匀分布；（2）简化抽样过程。
等距抽样应注意：要避免抽样间隔或样本距离和现象本身的节奏性或循环周期相重合。
三、类型抽样类型抽样：将全及总体中的所有单位按某一主要标志分组，然后在各组中采用纯随机抽样或等距抽样方式，抽取一定数目的调查单位构成所需的样本。
适用范围：主要适用于总体情况比较复杂，各类型或层次之间的差异较大，而总体单位又较多的情形，分层使层内各单位之间的差异减小，层间差异扩大。
（一）类型比例抽样按照总体单位数在各组之间的比例，分配各组的抽样单位数。
即：各类型中抽取的样本单位数ni占该类型所有单位数Ni的比例是相等的，等同于样本单位总数n占总体单位数N的比例，即：各类型组应抽取的样本单位数为：样本比率抽样样本容量：按前面指定的比例(n/N)从每组的Ni单位中抽取ni个单位即构成一个抽样总体,其样本容量为:n= n1+ n2+ n3+…+ nk=（二）类型适宜抽样在抽取样本单位数时，要考虑各类型组包含的单位数不同和标志变动度（）的不同，变动程度（）大的类型组要多抽样本单位数，变动程度（）小的组要少多抽样本数，使得各类型组的变动程度（）在所有类型组变动程度之和中的比例相等，等同于是或。
此外，还可将各类型组单位数和变动程度结合考虑，使得在所有类型组之和中所占比例等于或，即：四、整群抽样在全及总体中以群（或组）为单位，按纯随机方式或等距抽样方式，抽取若干群（或组），然后对所有抽中的各群（或各组）中的全部单位一一进行调查。
五、多阶段抽样将多个抽样程序分成若干阶段，然后逐阶段进行抽样，以完成整个抽样过程。
适用范围：总体包括的单位很多，而且分布很广，通过一次抽样抽选出样本是很困难的，这时使用多阶段抽样。
多阶段抽样的一个例子例：对我国的农产量进行抽样调查。
抽样方法是：先由省抽县，由抽中的县内再抽乡、村，由抽中的乡、村抽地块，最后才由抽中的地块再抽样本单位。
怎么样随机分组一．拟将12只大鼠随机分入甲、乙两组，每组6名。
1.应先把受试者按体重由小到大编号，2.然后从随机数字表任意一处查出12个随机数，遇到相同的随机数则去掉（如从“随机数字表“第35行第1列向右查）。
分配给每只大鼠3.并将随机数由小到大编秩（秩次R），4.令R为1～6者分入甲组，R为7～12者分入乙组。
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12随机数字 69 92 06 34 13 59 71 74 17 32 27 55秩次R 9 12 1 6 2 8 10 11 3 5 4 7 此为随机数字分组结果乙乙甲甲甲乙乙乙甲甲甲乙二．试验动物随机分6组，每组10只。
完全随机化分组:1,编号,将60个动物编号,可按体重大小编号2,取随机数字:从随机数字表中任一行任一列开始,抄取60个随机数字,如遇相同数字,抄取下一个随机数.可以不按章法,横着抄,竖着抄,斜着抄数字都可以. 3,对随机数字按从小到大排序.4,分组:从排序后的数字中规定前10个为第一组.依次类推.区组随机化分组:1,将动物的体重从轻到重编号,体重相近的6只配成一个区组2,从随机数字表中任一行任一列开始,抄取60个随机数字3,在每个区组内将随机数字按大小排序4,将各组内序号为1的分为一组,序号为2的分为一组.依次类推.怎么样随机抽样1、随机的原则1）随机的意义所谓随机，就是每一个受试对象都有同等的机会被分配到任何一个组中去，分组的结果不受人为因素的干扰和影响。
实验设计中必须贯彻随机化原则，因为在实验过程中许多非处理因素在设计时研究者并不完全知道，必须采用随机化的办法抵消这些干扰因素的影响。
2）随机化的实施实验设计中所指的总体不是泛指的无限总体，而是根据研究假设的要求规定的纳入标准，如动物的体重、年龄、病人的病情、经济条件、父母的文化程度等所选择的受试对象（即本次实验的有限总体），再把这些受试对象随机分入实验组和对照组中，以增强可比性，称为随机分配（randomized allocation）。
随机化的实施就是如何进行随机分配。
随机化的方法有多种，最简单的如抽签。
但在实验设计中广泛应用随机数字表和随机排列表。
（1）随机数字表和随机排列表随机数字表表内数字相互独立，全部数字无论从横行、纵行或斜向等各种顺序均呈随机状态。
因此，使用时可从任何一个数字开始，按任意一个顺序录用。
例如拟将12只大鼠随机分入甲、乙两组，每组6名。
1.应先把受试者按体重由小到大编号，2.然后从随机数字表任意一处查出12个随机数，遇到相同的随机数则去掉（如从“随机数字表“第35行第1列向右查）。
分配给每只大鼠3.并将随机数由小到大编秩（秩次R），4.令R为1～6者分入甲组，R为7～12者分入乙组。
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12随机数字 69 92 06 34 13 59 71 74 17 32 27 55秩次R 9 12 1 6 2 8 10 11 3 5 4 7 此为随机数字分组结果乙乙甲甲甲乙乙乙甲甲甲乙随机排列表随机排列表比随机数字表更有实用性。
它可以简便地将受试对象随机分配到实验所要求的各组中去，也可以对处理因素进行随机排列，但不适用于随机抽样研究。
本表共有n分别为10、20、30、40、50、100等不同自然数排列而成的六种随机排列表，本教材引用n为20的随机排列表。
是每行或每列数字与顺序的等级相关系数，越小表示数字排列随机化程度越好。
例如，将10只小鼠随机分入甲、乙两组。
先将小鼠按体重由小到大编号，然后任意取n为20随机排列表中的任意一行或一列随机数，遇到大于或等于10的随机数则舍去。
本例取随机排列表中第6行，令单号分入甲组，双号分入乙组。
动物编号：12345678910随机数字：2814309675分组结果：乙乙甲乙甲乙甲乙甲甲所以，第3、5、7、9、10只小鼠被分入甲组，第1、2、4、6、8只小鼠被分入乙组。
（2）几种常用随机分组方法大样本完全随机分组适用于每组例数大于100时的情况。
方法是每个受试者给一个3位数的随机数，规定随机数区间：分两组（等概率）000～499 500～999分三组（等概率）000～332 333～665 666～998分四组（等概率）000～249 250～499 500～749 750～999分五组（等概率）000～199 200～399 400～599 600～799 800～999余类推，多余的随机数可忽略，如分三组时取000～998，分六组时取000～995之间的随机数。
在有些特殊情况下需进行不等概率分组时，可按比例调整随机区间。
如按1:2分组，A组的随机数区间为000～333，B组为334～999；按1:3分组，A组为000～249，B 组为250～999。
在临床试验中，不等概率分组的比例不能超过1:3。
表13.1是1:2完全随机分组举例。
表13.1 300例受试者1:2完全随机分组举例受试者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (300)随机数849 140 539 006 860 347 323 387 563 678 253 (961)处理 B A B A B B A B B B A … B表13.2 等概率随机分组例数分布的抽样试验备注：括号内为每组理想例数。
对于完全随机分组，各组例数没有必要调整到理想情况（如等概率分组两组例数相等）。
表13.2的抽样试验结果还说明，当每组例数达到100例时，各组例数应该是大体相当的。
万一出现比例严重失衡的情况，如200例等概率分组时，出现85:115或更不平衡的情况（出现概率小于0.05），需重新分组。
表13.3 n个区组随机排列结果方法2当处理数k较小时（如k<5），由方法1得到的区组内处理的排序顺序可能出现重复，如表13.3中的区组3和4。
此时，可用表13.4中全排列顺序确定各区组的排列方式。
表13.4 k=3，4时区组内处理的全排列例如，当k=3时，对5个区组内A，B，C三种处理进行随机排列。
取6个随机数：498，739，853，994，563，479，排序结果位2，4，5，6，3，1，查表13.4对应的序号，第一个区组的对应的序号是2，排列方式为ACB，第二个区组的对应的序号是4，排列方式为BCA，第三个区组的对应的序号是5，排列方式为CAB，第四个区组的对应的序号是6，排列方式为CBA，第五个区组的对应的序号是3，排列方式为BAC。
当k=2时（配对设计），因排列方法只有2种，即AB和BA，可用每个对子随机数的奇偶决定，但为了保证所有对子中这两种顺序出现机会均等，还可采用分段随机数分组的方法。
分段随机分组分段随机分组的基本思想是利用随机数生成若干数目相同的随机排列序列，再根据序列号进行分组，其目的是使分组结果达到预想的例数分配，既适用于小样本又适用于大样本。