随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计实验设计是科学研究的重要环节之一，能够帮助研究者准确地观察和分析变量之间的关系。
在一些情况下，研究者面临多种因素的影响，但为了简化实验操作和数据分析的复杂度，可以选择设计单因素实验，即只考虑一个主要因素的影响。
本文将介绍单因素随机区组实验设计，包括其原理、设计步骤和注意事项。
实验设计原理随机区组设计是一种常用的实验设计方法，旨在消除实验误差和混杂因素对实验结果的影响。
在单因素随机区组实验设计中，研究者将实验样本分为若干组，每组中的观察值受不同的实验处理水平影响，而每个处理水平又在各组中随机出现。
通过将不同的处理水平分配到不同的组别，可以既控制实验误差，又避免混杂因素的干扰。
设计步骤1.确定实验因素：首先，需要选择一个主要因素进行研究。
这个因素可以是任何一个感兴趣的要素，如不同的药物剂量、不同的肥料组合等。
2.确定实验处理水平：确定实验中的处理水平，即不同的实验条件或操控变量的取值。
处理水平的选择应该根据实验目的和所研究问题的要求。
3.分配实验样本：将样本分配到各个处理水平的组别中。
为了消除混杂因素的影响，应该将样本随机分配到各组。
通常，每个处理水平应该有足够的重复次数，以确保实验结果的可靠性。
4.进行实验观测：根据实验设计方案，在各组别中进行实验观测并记录相关数据。
这些数据可以是定量数据，如数值、长度等，也可以是定性数据，如观察员的主观评价等。
5.数据分析和结果解读：通过对实验数据的分析，可以获得统计指标和推断性结果，以评估不同处理水平之间的差异或关系。
这些结果可以用于回答实验问题或支持研究假设。
注意事项在进行单因素随机区组实验设计时，需要注意以下几个问题：1.样本量的确定：样本量足够大才能得到可靠的实验结果。
通常，样本量的确定应该根据实验设计要求和数据分析方法来确定。
2.随机化的重要性：通过随机分组和随机观察的方式，可以消除混杂因素对实验结果的干扰。
随机化应在整个实验过程中得到充分的应用。
随机区组实验设计
一 随机区组设计的基本原理
随机区组实验设计（randomized block design
）:将被试按某种标准分为不同的组（区组）
，每个区组的被试接受全部实验处理。
随机化区组设计，亦即重复测量设计，也称组内设计 （张厚粲，徐建平，2004）
被试内涉及也称重复测量设计（舒华，张亚旭，2008 ），（肯尼斯.S.博登斯，布鲁斯等，2008）
O11
O12
O13
O14
O21 O31
… Om1
O22 O32
… Om2
O23 O33
… Om3
O24
O34 … Om4
3
… m
A
C
B
D
BLOCK
对于能够控制的变量，利用区组来控制； 对于不能控制的变量，利用随机化来降低误差。
"Block what you can,
randomize what you cannot."
预习：第四节 多因素随机区组设计
区 1 2
组
实验处理
Ｘa1b1 Ｘa1b2 Ｘa2b1 Ｘa2b2
三 单因素随机区组设计的基本模型
只有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研 究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平， 且自变量水平和无关变量水平之间没有交互作用 无关变量为被试变量：将被试在这个无关变量上 进行匹配，随后分配到不同实验条件中
单因素随机区组设计的基本模型
实验变量
区 区 组 变 量 1 2 3 …
小麦品比试验（随机区组）的产量结果 （kg/40m2）
例二：生物蛋白粉、血浆蛋白粉和普通饲料饲养仔猪增重量（kg）
三种饲料增重效果的比较。 (1) 分组：将断奶仔猪配成10个区组（block）
随机区组实验设计
差异不显著
差异显著
三 单因素随机区组实验设计
2.4 事后检验（事后多重比较）：
应用情境： （1）自变量有三个或三个以上的水平； （2）自变量的主效应显著 应用方法： Scheffé检验法 N-K检验法
为什么不用t检验 呢？
四 两因素随机区组实验设计
27.166
6.334
9.055
21.46**
二 随机区组实验设计
表1
区组
1 2 3 4 5 6
处理水平
中清晰 低清晰
被试1 被试2 被试3 被试4 被试5 被试6
高清晰
被试1 被试1 被试2 被试分配 被试2 被试3 被试3 被试4 被试4 被试5 被试5 被试6 被试6
情况1：每个区组只有一名被试。
处理水平 表2
高清晰 中清晰 低清晰
区组
分享者：何晓燕 05级心理学专业学生
一 背景
• 实验设计的目的
F
无关变量 误差
MS组间
MS
被试内 测量误差 误差组内
• 从误差变异中分离出无关变量带来的变异，使它 不出现在 处理效应和误差变异中，提高实验的灵 敏性，增加实验结果的精确度。
一 背景
• 完全随机实验设计
F
MS组间
MS
被试内 测量误差 误差组内
情况2：区组内被试数 是实验处理的2倍。
1 2 3
被试分配 被试1 被试2 被试3 被试4 被试5 被试6 被试7 被试8 被试9 被试10 被试11 被试12 被试13 被试14 被试15 被试16 被试17 被试18
三 单因素随机区组实验设计
区组设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在探究不同光照强度对植物生长的影响，通过区组设计实验，分析不同光照强度对植物生长指标（如株高、叶面积、生物量等）的影响，为植物生长提供理论依据。
二、实验原理植物生长受到光照、温度、水分等多种环境因素的影响。
其中，光照是植物进行光合作用的重要条件。
不同光照强度对植物生长的影响存在差异。
本实验通过设置不同光照强度，观察植物生长指标的变化，分析光照强度对植物生长的影响。
三、实验材料与方法1. 实验材料（1）植物：选择生长状况良好、遗传性状稳定的同种植物作为实验材料。
（2）光照设备：采用可调节光照强度的LED光源。
（3）生长环境：实验在室内进行，保持适宜的温度和湿度。
2. 实验方法（1）区组设计：将实验材料随机分为5个区组，每个区组种植相同数量的植物。
（2）光照处理：设置5个不同的光照强度，分别为0%、25%、50%、75%、100%。
（3）生长指标测定：在实验过程中，定期测定植物株高、叶面积、生物量等生长指标。
（4）数据处理：采用SPSS软件对实验数据进行方差分析，分析不同光照强度对植物生长指标的影响。
四、实验结果与分析1. 株高方差分析结果显示，不同光照强度对植物株高有显著影响（F=12.35，p<0.05）。
具体表现为：随着光照强度的增加，植物株高逐渐增加，且在100%光照强度下达到最大值。
2. 叶面积方差分析结果显示，不同光照强度对植物叶面积有显著影响（F=10.27，p<0.05）。
具体表现为：随着光照强度的增加，植物叶面积逐渐增大，且在100%光照强度下达到最大值。
3. 生物量方差分析结果显示，不同光照强度对植物生物量有显著影响（F=8.94，p<0.05）。
具体表现为：随着光照强度的增加，植物生物量逐渐增加，且在100%光照强度下达到最大值。
五、实验结论1. 光照强度对植物生长有显著影响，随着光照强度的增加，植物株高、叶面积、生物量等生长指标逐渐增加。
实验六随机区组试验设计方法
实验六随机区组试验设计方法
一目的:掌握常用的单因素,两因裂区组设计方法 二 设计内容: 1 有一小麦品种比较试验，参试8个品种，代号为A B C D E F G H准备重复3次，请你根据下面地形设 计一随机区组试验，划出田间种植图。
其它试验 .
B3
A2 B1 B5 B4
A3 A3 B2 B5 B3 B1
A1 A1 B2 B4 B1 B3 B4
B2 B5
A3 B1 B3 B5 B2 B4 B3
A1 B1 B5 B2 B4 B5
A2 B1 B3 B2 B4
B5
A1 B3 B2
A2 B4 B1 B2 B1 B3 B5 B4 B1
A3 B3 B5 B2 B4
其它试验
35m
40m
肥
3 5
瘦
2 有一玉米品种和中耕次数两因素试验,品种为B因素为副 区,B1,B2,B3三个水平,中耕次数A因素为主因素分A1,A2,A3,A4四 个水平,随机区组设计重复2次,请你根据上面地型设计一两因素裂 区组试验,划出田间种植图
实验七 田间试验地参观 目的:对田间试验裂区设计有一直观认识 下图为小麦两因素裂区试验设计： 主区因素为播期（A)有3个水平分别是 A1:9月25号; A2:10月10号； A3:10月25号， 副区因素为播量(B)为5水平，分别为 B1 :10万； B2 :12万； B3:15万； B4 18万. B5: 20万基本苗. 重复3次，
随机区组试验设计与分析
第一节 完全随机实验设计及分析
本试验中，水平数m＝3，重复r=5，共进行35＝15次试验。 此15次试验先做哪一个呢？ 试验的先后顺序必须随机确定。随机化方法可采用抽签的方 法，也可用随机数字表确定试验顺序。 现在采用查随机数字表确定试验顺序 （1）对所有试验编号 （2）确定读取随机数字的起始点，并读取相应数目的随机数字。 （3）根据随机数字的大小确定试验的先后顺序。
然后分别在各区组内，用随机的方法将各个处理逐个安排于各供试 单元中。
第二节 随机区组试验设计方法
由于同一区组内的各处理单元的排列顺序是随机而定的，故这 样的区组叫做随机区组。 随机区组设计是一种适用性较广泛的设计方法。既可用于单因素试 验，也适用于多因素试验。
第二节 随机区组试验设计方法
随机区组试验设计方法安排单因素试验
除杂方法（Ai） 平均值 xt
差异显著性
a=0.05
a=0.01
A4
28.4
a
A
A2
27.5
ab
A
A3
27.0
b
A
A1
25.2
c
B
A5
21.3
d
C
第二节 随机区组试验设计方法
2.1 设计方法
实验设计五原则中，其中的一条就是区组的原则。 随机区组试验设计是一种随机排列的完全区组的试验设计。 其方法是： 根据局部控制的原理，将试验的所有供试单元先按重复划分成非处 理条件相对一致的若干单元组，每一组的供试单元数与试验的处理数 相等。
雌鼠编号 1 2 3 4 5 6 7 8 … 39 40
随机数字 09 47 27 96 54 49 17 46 … 03 10
余数
1 3 3 4 2 1 1 2 …3 2
实验六随机区组试验设计方法
其它试验其它试验 .B3A2 B1 B5 B4
A3 A3 B2 B5 B3 B1
A1 A1 B2 B4 B1 B3 B4
B2 B5
A3 B1 B3 B5 B2 B4 B3
A1 B1 B5 B2 B4 B5
A2 B1 B3 B2 B4
B5
A1 B3 B2
A2 B4 B1 B2 B1 B3 B5 B4 B1
A3 B3 B5 B2 B4
实验六随机区组试验设计方法
一目的:掌握常用的单因素,两因裂区组设计方法 二 设计内容: 1 有一小麦品种比较试验，参试8个品种，代号为A B C D E F G H准备重复3次，请你根据下面地形设 计一随机区组试验，划出田间种植图。
35m
40m
肥
3 5
瘦
2 有一玉米品种和中耕次数两因素试验,品种为B因素为副 区,B1,B2,B3三个水平,中耕次数A因素为主因素分A1,A2,A3,A4四 个水平,随机区组设计重复2次,请你根据上面地型设计一两因素裂 区组试验,划出田间种植图
实验七 田间试验地参观 目的:对田间试验裂区设计有一直观认识 下图为小麦两因素裂区试验设计： 主区因素为播期（A)有3个水平分别是 A1:9月25号; A2:10月10号； A3:10月25号， 副区因素为播量(B)为5水平，分别为 B1 :10万； B2 :12万； B3:15万； B4 18万. B5: 20万基本苗. 重复3次，
双因素随机区组实验设计
双因素随机区组实验设计双因素随机区组实验设计是一种常用的实验设计方法，它可以有效地控制实验误差，提高实验结果的可靠性和准确性。
本文将从实验设计的基本原理、实验步骤和实验结果分析等方面进行详细介绍。
一、实验设计的基本原理双因素随机区组实验设计是一种将实验对象随机分配到不同的处理组中，以控制实验误差的实验设计方法。
它的基本原理是将实验对象按照某种规律随机分配到不同的处理组中，使得各组之间的差异尽可能小，从而减小实验误差的影响。
同时，该实验设计方法还可以通过对不同处理组之间的比较，来确定不同因素对实验结果的影响程度，从而为后续的实验研究提供参考依据。
二、实验步骤1.确定实验因素：首先需要确定实验中所要考察的因素，例如药物剂量、处理时间等。
2.确定实验对象：根据实验因素的不同，需要选择不同的实验对象，例如细胞、动物等。
3.随机分组：将实验对象随机分配到不同的处理组中，每个处理组中的实验对象数量应该尽量相等。
4.实施实验：按照实验设计方案，对不同处理组中的实验对象进行处理。
5.记录实验结果：记录实验过程中的各种数据，例如实验对象的生长情况、药物的效果等。
6.数据分析：对实验结果进行统计分析，比较不同处理组之间的差异，确定实验因素对实验结果的影响程度。
三、实验结果分析在双因素随机区组实验设计中，实验结果的分析是非常重要的一步。
通常可以采用方差分析等统计方法，对实验结果进行分析。
方差分析可以将实验结果的变异分为两个部分，即处理组内的变异和处理组之间的变异。
通过比较这两部分变异的大小，可以确定不同因素对实验结果的影响程度。
在实验结果分析中，还需要注意以下几点：1.实验结果的可靠性：实验结果的可靠性是评价实验设计的重要指标之一。
为了提高实验结果的可靠性，需要在实验设计中尽可能减小实验误差的影响。
2.实验结果的可重复性：实验结果的可重复性是评价实验设计的另一个重要指标。
为了保证实验结果的可重复性，需要在实验设计中尽可能控制实验条件的一致性。
双因素随机区组实验设计
双因素随机区组实验设计随机区组实验设计是一种常用的实验设计方法，用于研究两个或多个因素对实验结果的影响。
其中，双因素随机区组实验设计是一种常见的设计方法，用于研究两个因素对实验结果的影响。
本文将介绍双因素随机区组实验设计的基本原理、步骤和应用。
一、基本原理双因素随机区组实验设计的基本原理是将实验对象按照某种规则分成若干个区组，然后在每个区组内随机分配不同的处理组合，以消除区组间的差异，减小误差的影响。
通过对每个处理组合进行实验观测，得到实验结果，进而分析不同因素对结果的影响。
二、步骤双因素随机区组实验设计的步骤如下：1. 确定研究目的：明确要研究的两个因素，以及对实验结果的影响。
2. 确定区组数和处理组合：根据实验要求和资源限制，确定区组数和每个区组的处理组合。
一般情况下，区组数要足够多，以减小误差的影响。
3. 随机分配处理组合：将每个区组内的处理组合按照随机的方式分配给实验对象。
4. 进行实验观测：对每个处理组合进行实验观测，记录实验结果。
5. 分析实验结果：使用统计方法对实验结果进行分析，确定不同因素对实验结果的影响。
6. 得出结论：根据分析结果，得出对两个因素的影响结论。
三、应用双因素随机区组实验设计广泛应用于各个领域的研究中。
下面以农业领域为例，介绍该设计方法的应用。
假设研究的两个因素分别是施肥水平和灌溉水量，研究目的是研究不同施肥水平和灌溉水量对作物产量的影响。
首先，将试验田划分为若干个区组，每个区组的土壤和气候条件尽量相似。
然后，随机分配不同施肥水平和灌溉水量的处理组合给每个区组。
在实验过程中，记录每个处理组合的作物产量。
通过对实验数据的分析，可以得出不同施肥水平和灌溉水量对作物产量的影响。
例如，当施肥水平为A级，灌溉水量为B级时，作物产量最高。
而当施肥水平为C级，灌溉水量为D级时，作物产量最低。
通过双因素随机区组实验设计，我们可以更加全面地了解两个因素对作物产量的影响，为农业生产提供科学依据，优化施肥和灌溉管理策略，提高作物产量。
单因素随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计一、单因素随机区组实验设计的大体特点心理和教育科学研究中，被试的个体不同是误差变异的重要来源。
它常常会混淆实验处置的效应，因此是无关变异。
随机区组设计利用区组方式减小误差变异，即用区组方式分离出由无关变量引发的变异，使它不出此刻处置效应和误差变异中。
单因素随机区组设计适用于如此的情境：研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平(P ≥2)，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平(n ≥2)，而且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。
当无关变量是被试变量时，一样第一将被试在那个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分派给不同的实验处置。
如此，区组内的被试在此无关变量上加倍同质，他们同意不同的处置水平常，可看做不受无关变量的阻碍，要紧受处置的阻碍而区组之间的变异反映了无关变量的阻碍，咱们能够利用方差分析技术区分出这一部份变异，以减少误差变异，取得对处置效应的更精准的估价。
另外，环境因素也是潜在可考虑的区组变量，例如，天天的时刻、每一年的季节、地址、仪器等方面的因素也能够进行区组，以减少误差变异，时刻是一个专门有效的区组变量，因为它常常还会带来一些附加的变量，如躯体的生理周期、疲劳等等。
单因素随机区组实验设计适合查验的假说有两个：(1)处置水平的整体平均数相等，即：0.1.2.:P H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或处置效应等于0，即：0:0j H a =(2)区组的整体平均数相等，即：0.1.2.:n H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或区组效应等于0，即：20:0i H π=图中能够看出实验中有一个自变量，自变量有4个水平。
实验中还有一个无关变量，将16个被试在无关变量上进行匹配，分为4个区组，每一个区组内4个同质被试，随机分派每一个被试同意一个处置水平。
二、单因素随机区组实验设计与计算举例(一)研究的问题与实验设计咱们仍然利用第一节中文章的生字密度对阅读明白得阻碍的研究做例子。
第七章随机区组试验设计
随机区组试验数据的分析方法
随机区组试验设计应用实例
04随机区组实验设计应用实例 7.6design.rcbd()设计实验方案
04随机区组实验设计应用实例 以矩阵形式输出实验方案
04随机区组实验设计应用实例 7.7 读取Excel数据结果
04随机区组实验设计应用实例 7.8aov()函数进行方差分析
第七章 随机区组试验设计
组员：XXX
01
随机区组试验设计概述 用R语言实现随机区组 实验方案的设计 随机区组实验数据的分 析方法 随机区组实验设计应用实例
目录 CONTENTS
02
03
04
随机区组试验设计概述
01随机区组试验设计概述
含义
适用范围
特点
01 随机区组试验设计概述
随机区组试验设计的含义
02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 yout()函数的应用
02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 yout()函数的应用
若要将处理对象改为四组, 方法：第二行Units=3改为Units=4，rep(1:3改为rep(1:4， 第四行c("drugA","drugB","drugC"))更改为 c("drugA","drugB","drugC",”drugD"))
02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 agricolae扩展包的下载
02用R语言实现随机区组试验方案的设计 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 7.3design.rcbd()函数的用法
小鼠实验-随机区组实验设计(鼠图可编辑)
动物实验
成瘤方式： 使用自构建的经过验证的靶细胞进行NPG小鼠的腹腔成瘤。每只小鼠注射2×105个细 胞/50μl。与Matrigel等体积混合后，共100μl体系，注射小鼠腹腔。
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
操作随机区组
AB1Fra bibliotek27
8
C
D
E
F
3
4
5
6
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
理想状态（每只老鼠瘤的大小一致）
实际状态（老鼠瘤的状态有大有小）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
科学随机区组
A B
B C
C D
D F
E A
F E
C
D
B
E
双因素随机区组实验设计的应用方法
双因素随机区组实验设计的应用方法第一部分：引言随机区组实验设计是一种重要的统计方法，用于研究不同因素对某一现象或过程的影响。
在实验设计中，双因素随机区组实验设计是一种常用的方法，用于同时研究两个或更多因素对所关注的响应变量的影响。
本文将深入探讨双因素随机区组实验设计的应用方法，从理论到实践，以帮助读者更好地理解和运用这一统计工具。
第二部分：基本概念在双因素随机区组实验设计中，有两个主要的因素，分别称为因素A和因素B。
这两个因素可以是不同的处理或条件，它们的水平可以变化。
实验的目的是确定这两个因素对响应变量的影响，以及它们之间是否存在相互作用。
这种相互作用表示因素A和因素B的组合是否会导致响应变量的不同反应，超过了单独考虑这两个因素的影响。
第三部分：实验设计1. 因素水平的设定在双因素随机区组实验中，首先需要确定因素A和因素B的不同水平。
这些水平应该代表研究中感兴趣的变化范围。
例如，如果我们正在研究一种新药物的疗效，因素A可以是不同剂量的药物，而因素B可以是不同的治疗时间。
因素A和因素B的水平可以是定量的，也可以是定性的。
2. 随机化随机化是实验设计的重要组成部分。
它确保每个实验单元都有机会接受不同的处理组合，从而消除了与实验单元自身特性相关的偏差。
随机化可以通过随机分配实验单元到不同处理组合来实现。
3. 重复次数为了增加实验结果的可靠性，通常需要重复每个处理组合多次。
这可以通过增加实验的重复次数来实现。
重复次数的确定需要考虑到实验的成本、可用资源以及所期望的效应大小。
第四部分：数据分析在双因素随机区组实验设计中，数据分析通常包括以下几个步骤：1. 方差分析方差分析是用来检验因素A、因素B以及它们之间相互作用对响应变量的影响是否显著的统计方法。
通过计算不同因素和交互作用的均方值，可以进行假设检验，确定它们是否对响应变量产生显著影响。
2. 后续分析如果方差分析结果表明因素A、因素B或它们之间的交互作用是显著的，那么通常需要进行进一步的后续分析。
第五章真实验设计34单多因素随机区组
3. 图示和数据收集 自变量A（P=2）和B（Q=2），额外变量E（n=5）。
a1b1 a2b1 a1b2 a2b2
——————————————
E1
S11 S21 S31 S41
E2
S12 S22 S32 S42
E3
S13 S23 S33 S43
E4
S14 S24 S34 S44
E5
S15 S25 S35 S45
• 解决问题的办法是采用区组设计，将被试无意记忆能力作为 区组变量分离出来，重新考查广告播出次数和记忆效果之间 的关系。
• 解决方案：随机抽取16名被试者，每种处理分配4位被试， 在完全相同的条件下，被试者都参加前测。每位被试的得分 就代表各自的无意记忆能力，然后利用这个成绩把被试分为 区组。
• F(3,9)=14.44，p＜0.01，说明广告播出次数主效 应显著。事后检验结果表明：处理4的平均数高于 处理1、2、3的平均数，差异达到显著水平；处理2 的平均数高于处理3，差异达到显著水平，其它各 平均数之间差异不显著。
• 2.随机区组设计的基本原理
练习题
• （四）实验设计 • 1请采用所罗门四组设计设计一个实验。
拉丁方设计
背景知识：
➢ 拉丁方实验设计扩展了随机区组实验设计的原则 （使额外变量成为附加的自变量），可以分离出两 个额外变量的效应，一个额外变量的水平在横行分 配，另一个额外变量的水平在纵列分配；自变量的 水平则分配给方格的每个单元。
Y11 Y21 Y12 Y22
二、多因素随机区组设计的数据分析
• 多因素随机区组设计的数据也可通过多因素方差分 析进行处理，即将区组作为一个因素。实验处理A 和实验处理B的主效应及其交互作用是研究者关注 的中心，区组因素则作为无关变量加以控制。
随机区组设计
06
CATALOGUE
随机区组设计案例分析
农业试验案例
总结词
农业试验中，随机区组设计常用于评估不同 处理对农作物产量的影响。
详细描述
在农业试验中，研究人员将土地划分为若干 个区组，每个区组内土地条件应相似或相同 。然后，在每个区组内部随机分配不同的处 理，如不同的种子品种、施肥方案等。通过 比较不同处理下的产量，可以评估不同处理 对农作物产量的影响。
心理学实验案例
总结词
心理学实验中，随机区组设计常用于研究不 同实验条件对被试心理和行为的影响。
详细描述
在心理学实验中，研究人员将参与者按照年 龄、性别、教育背景等相似特征划分为若干 个区组，然后在每个区组内部随机分配不同 的实验条件。通过比较不同实验条件下的被 试心理和行为表现，可以研究不同实验条件
数据收集与分析
数据收集方法
01
采用合适的方法收集数据，如问卷调查、观察法、实验法等。
数据整理与清洗
02
对收集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整
性。
数据分析方法
03
根据研究目的和研究假设，选择合适的数据分析方法，如描述
性统计、方差分析、回归分析等。
05
CATALOGUE
随机区组设计的注意事项
医学研究案例
要点一
总结词
医学研究中，随机区组设计常用于评估不同治疗方案对患 者的疗效。
要点二
详细描述
在医学研究中，随机区组设计常用于比较不同治疗方案对 患者的疗效。研究人员将患者按照病情、年龄、性别等相 似特征划分为若干个区组，然后在每个区组内部随机分配 不同的治疗方案。通过比较不同治疗方案下的患者恢复情 况，可以评估不同治疗方案对患者的疗效。
(仅供参考)随机区组设计
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一 、随机区组设计的基本原理 二、单因素区组设计的步骤 三、单因素随机区组设计的基本模型 四、单因素区组设计的数据分析 五、研究实例
随机区组设计的来由: 农业试验
源于农业田间研究中按土地特点，把实验区域划分为不同的“区域”或“区 块”
三块地: (1) 河边, (2)房后, (3)山上 三种种子: A, B, C
三种饲料增重效果的比较。 (1) 分组：将断奶仔猪配成10个区组（block）
每个区组3只，同窝别、性别、日龄、体重接近 每个区组内3只仔猪随机分配到3个实验组
(2) 指标：10天后各组平均体重的增加量(kg) (3) 目的: 比较3组平均增重量
一 随机区组设计的基本原理
随机区组实验设计（randomized block
教育实习调查报告应当怎样写？下面是 小编整 理提供 的教育 实习调 查报告 范
文，欢迎阅读参考！希望大家采纳！ 更多相 关信息 请关注 美文阅 读网的 栏目！
篇一 我被分到马鞍山市红星中学进行教 育实习 ，实习 内容包 括两个 方面， 一
是专业课的教育实习，二是班主任的 工作实 习。在 这期间 我积极 地努力 地工作 ，
区组根据实验要求划分，使区组内的被试差异尽量缩小，区组间差异根据设 计要求
区组因素可以是单一的因素，也可以是复合因素 如仅以“窝别”为区组因素，它就是单一非试验因素 若规定：来自同一窝且性别相同、体重接近、健康状况相同的若干只动物组成一
个区组，并按此要求构造出许多个区组，这时的区组因素就是复合非试验因素
区
1
组
变
2
量
3
…
O11 O21 O31 …
O12 O22 O32 …
O13 O23 O33
…
m
Om1
实验处理平均 O.1
Om2 O.2
Om3 O.3
…… … … …
… … …
Ｘn
O1n O2n O3n
… Omn O.n
区组平均 O1 O2 O3 … Om O..
四 单因素随机区组设计的数据分析
采用多因素方差分析。 分析实验变量和区组变量的主效应，重点关注实验变量的主效应。 分析时将单位组也看成一个因素，连同试验因素一起，按两因素单独
对于我们实习生来说，是一次真正意 义上的 体验和 感受， 而不仅 仅是以 前从理 论
上的认识。希望我的认识能对自己以 后的工 作有些 效果。
首先，从教师的角
度来谈一下语
随机区组设计：每块地为一个区组；区组内随机分配
一、随机区组实验的基本原理
根据局部控制的原理，将试验的所有供试单元划分成条件相对一致的若干单 元组，亦即区组(block)。
design）:将被试按某种标准分为不同的组（
区组），每个区组的被试接受全部实验处理。
随机化区组设计，亦即重复测量设计，也称组内设计（张厚粲，徐建平， 2004）
被试内涉及也称重复测量设计（舒华，张亚旭，2008），（肯尼斯.S.博 登斯，布鲁斯等，2008）
A
B
C
D
BLOCK
对于能够控制的变量，利用区组来控制； 对于不能控制的变量，利用随机化来降低误差。 "Block what you can, randomize what you cannot."
各区组内用随机的方法将各个处理逐个安排于各供试单元中。 由于同一区组内的各处理单元的排列顺序是随机而定的，故这样的区组叫做
随机区组(randomized block。
二 随机区组设计的步骤
1.把试验单位分组，区组内的试验单位与区组间的试验单位一致 2.把因素组合随机分配到区组内的试验单位。每个区组要用不同的随
虚心向有经验的老师请教，取得了优 异的成 绩。同 时，我 还在实 习期间 做了一 次
深入的调查工作，是针对语文这门课 而言的 。调查 的过程 十分辛 苦，为 了得到 教
师和学生的真实想法，我颇费了一番 心思， 最终的 调查结 果还是 很让我 满意的 。
为了全面、详细地获取材料，我不仅 只限于 我实习 所带的 两个班 的调查 ，而且 还
哪一种种子产量高? 怎样设计?
• 第一方案
河边: A, 房后: B, 山上 : C
• 第二方案：
每块地一分为3: 左、中、右；左: A, 中: B, 右: C
• 第三方案：
每块地一分为3: 左、中、右
河边：随机分配 左: 中: 右: 房后：随机分配 左: 中: 右: 山上：随机分配 左: 中:, 右:
预习：第四节 多因素随机区组设计
区组
1 2 3 … m
实验处理
Ｘa1b1
Ｘa1b2
O11
O12
O21
O22
O31 …
O32 …
Om1
Om2
Ｘa2b1
O13 O23 O33
… Om3
Ｘa2b2
O14 O24 O34
… Om4
机
三 单因素随机区组设计的基本模型
只有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研究中还有一个无关变 量，也有两个或多个水平，且自变量水平和无关变量水平之间没有交 互作用
无关变量为被试变量：将被试在这个无关变量上进行匹配，随后分配 到不同实验条件中
单因素随机区组设计的基本模型
实验变量
区组
实验处理
Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３
跨班级、年级调查，甚至还到其他同 学所在 的实习 学校调 查。重 要的调 查的形 式
是发放调查问卷。同时，我也积极地 找学生 谈话， 同老师 交流， 以便更 好地了 解
情况。 在此，我介绍一下自己的调查的结果， 谈谈对 中学语 文教与 学的一 些
看法，其中有些问题可能是前人已经 叙述的 或者是 老师们 常谈论 到的， 但我想 这
观测值的方差分析法进行。
பைடு நூலகம்
研究实例一
有一小麦品比试验，共有8个品种，用A、B、C、D、E、F、 G、H作为品种代号，其中A为标准品种，实验采用随机区 组设计，设置三次重复，田间排列及小区产量结果如下图
小麦品比试验（随机区组）的产量结果 （kg/40m2）
例二：生物蛋白粉、血浆蛋白粉和普通饲料饲养仔猪增重量（kg）