随机区组设计
随机区组设计名词解释
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。
随机区组试验设计的步骤
随机区组试验设计的步骤随机区组试验设计就像是一场精心策划的活动，每一个步骤都有它的妙处。
咱们先来说说啥是随机区组试验设计。
这就好比是要举办一场运动会，要把不同的运动员（处理因素）安排到不同的比赛场地（区组）里去比赛，但是这个安排不是乱搞的，是有讲究的。
第一步呢，得确定区组。
这就像是给运动员们分宿舍一样。
比如说咱们这个运动会有短跑、长跑、跳远这些项目，那咱们可以按照性别来分宿舍（区组），男运动员一个区组，女运动员一个区组。
为啥要这样呢？因为性别可能会对比赛结果有影响啊，就像不同的土壤环境可能会对种的花有影响一样。
区组内的个体要尽可能相似，这样才能更好地比较不同处理因素的效果。
这一步可不能马虎，要是区组没分好，就好比宿舍里的人乱七八糟的，有的是专业运动员，有的是业余爱好者，那这个比较就不公平了。
接着呢，就是确定处理因素。
这就像是确定运动会里的比赛项目。
是增加新的项目呢，还是对现有的项目做些调整？这些处理因素得是咱们感兴趣的，想要研究它们对结果的影响的。
比如说咱们想知道不同的训练方法（处理因素）对运动员成绩的影响，那就得把这些训练方法确定好。
这时候你可能会想，这不是很简单嘛。
嘿，可别小瞧了这一步，要是处理因素没选对，就像运动会设了些没人感兴趣的项目，那整个研究就没意义了。
再之后就是随机分配处理因素到区组内的各个单元了。
这就像是给每个宿舍的运动员随机分配比赛项目一样。
不能有偏袒，完全是随机的。
你可不能说，这个宿舍的人都长得高，就都让他们去跳高项目。
这得靠抽签或者用随机数字表之类的方法来决定。
要是不随机分配，那结果就可能会偏向某些处理因素，就像运动会上有人作弊，比赛结果就不公平了。
在这个过程中，咱们还得注意样本量的大小。
这就好比运动会的参赛人数不能太少。
如果参赛人数太少，那这个比赛结果可能就不准确，不能代表整体的水平。
同样的道理，样本量太小，咱们得到的结果可能就不可靠，就像只看了几个运动员的比赛成绩就说整个运动项目的情况一样，太片面了。
随机化区组设计随机化区组设计.pptx
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第一节 实验法的内涵与特点
实验法的基本要素
• 一个完整的实验，需要具备自变量与因变量、实验组与控制组、实验环境、 实验操作环节和实验结果五个因素。
• 1.自变量与因变量 • 自变量是指不受其他研究变量影响而自身变化的变量。 • 因变量是指随着其他研究变量变化而变化的变量。 • 在实验研究中，自变量是我们做实验控制的变量，而因变量是因为自变量改
• 所谓操作定义就是通过一些具体的、可测量的指标对概念所作的说明。其做 法是把抽象定义所界定的概念一步一步从抽象层次下降到经验层次，分解为 一些具体的、可测量的指标，这些指标一般都是与概念中的变量相对应的。
• 概念操作化的关键就是寻找一定的、能够明显区分的测量指标来说明概念的 属性。寻找测量指标可以综合采用经验的办法和理性的办法。
第二节 实验法的分类和操作程序
（一）选择研究课题，提出研究假设
• 必须从理论和实际的需要以及现实可行性出发，选择公 共管理研究课题。从理论方面看，课题应有助于促进当 前公共管理理论和公共管理科学的发展，最好是学科核 心领域的前沿性专题和重大公共管理理论问题。从实际 的需要看，研究课题要紧密结合公共管理发展的客观需 要，能够解决社会实际问题，对公共管理实践有较大的 促进作用。从可行性看，要选择通过公共管理实验研究 可以解答的课题；要根据研究者的主客观条件来选题。
变而发生改变的变量，也就是实验所得到的结果。 • 实验研究的基本目标是探讨变量之间的因果关系，研究自变量对因变量的影
响。
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第一节 实验法的内涵与特点
• 2.实验组与控制组 • 实验组（experimental group）是实验过程中接受实验
剌激的那一组对象。 • 控制组（controlled group）也称为对照组，它是各方面
(精编资料推荐)随机区组设计
（精编资料推荐）随机区组设计随机区组设计方差分析概述随机区组设计又称为配伍设计，该方法属于两因素方差分析（Two-WayANOVA），用于多个样本均数间的比较，比如动物按体重、窝别等性质配伍，然后随机地分配到各个处理组中，即保证每一个区组内的观察对象的特征尽可能相近。
同一受试对象在不同时间点上观察，或同一样品分成多份，每一份给予不同处理的比较也可用随机区组设计进行分析。
随机区组设计分组原则：在某些研究中，先将受试对象按可能影响试验结果的属性分组（非随机组），分组的原则是将属性相同或相近的受试对象分在同一组内，如将病人按年龄/性别/职业或病情分组，或者将动物按性别/体重分组，然后采取随机化的方法对每个组内的受试对象分配各种处理。
如此以来，可使得区组内的观察单位同质性好，使各比较组的可比性强，使组间均衡性好，处理因素的效应更容易检测处理。
随机区组设计方差分析用于分析两个或两个以上因素是否对不同水平下样本的均值产生显著的影响；检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值是否存在显著性差异。
其既可以分析单个因素的作用（主效应），也可以分析因素之间的交互作用（交互效应），还可以进行协方差分析，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。
若有两个因素A与B，因素A与B间不存在交互作用，那么可以对因素A和B各自进行独立分析，在后续分析中去除不显著的因素。
如果方差分析结果显示因素A和B间存在交互作用，则需对数据进行进一步分析，具体包括：在因素A的某个水平下，因素B对响应变量的作用在因素B的某个水平下，因素A对响应变量的作用在所有因素（A/B）的组合中，哪两组的差异最大SPSS实现随机区组设计方差分析示例：研究3种不同的避孕药A/B/C在体内的半衰期，考虑到窝别对结果的影响，采用随机区组设计方案。
将同一窝别的3只雌性大白鼠随机分配到A/B/C3组，测定该药在血液中的半衰期（小时），试分析3种药物的半衰期有无不同？1.示例分析：目的：确认3种药物的半衰期有无不同；不同窝别对半衰期有所影响，考虑该该问题，按照窝别进行配伍设计，在同一配伍内随机分配A/B/C三种药物。
【9A文】随机区组设计
【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。
随机区组设计和拉丁方设计.ppt
3. 图示和数据收集 自变量A（P=4），额外变量B和C（P=4）。
选取标准块 a1 a2 a3 a4 a2 a3 a4 a1 a3 a4 a1 a2 a4 a1 a2 a3
行随机化和列随机化
C1 C2 C3 C4 B1 a2 a1 a3 a4 B2 a4 a3 a1 a2 B3 a1 a4 a2 a3 B4 a3 a2 a4 a1
如果每个方格之内安排2个被试，那么需要 2*4*4=32个被试
C1 C2 C3 C4 B1 a2 a1 a3 a4
s1 s2
B2 a4
s3 s4
a3
s5 s6
a1
s7 s8
a2
s9 s10
B3 a1
s11 s12 s13 s14 s15 s16
a4 a2 a3
s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24
aj代表自变量A的不同水平； Sij 代表被试（Subject）； Yj代表每组被试因变量观测值的平均数
注：所有被试首先在额外变量上匹配分成了5个区 组。这里每个区组4个被试，还可以是8，12等4的 倍数。
4. 补充说明
（1）某些时候区组内的被试可以是一个人或一个团 体，让这个人或这一组人接受所有自变量水平的 处理。这实际上是组内设计或重复测量设计。
2. 设计方案
（1）确定一个P*P的拉丁方标准块。
（2）将额外变量一的P个水平依次在横向分配， 额外变量二的P个水平依次在纵向分配。
（3）方阵内的字母A、B、C ……P依次分配给自 变量的P个水平。
（4）进行拉丁方的行随机化和列随机化，形成 随机化的拉丁方阵。
（5）选定K*P2个被试（K>=1），将他们随机分派 到P*P个方格中去。
随机完全区组设计
随机完全区组设计的设计特点是每个区组的受试对象数与处理组数相等，区组内的受试对象生物学特性较均 衡，可减少实验误差，提高统计假设检验的效率，是对完全随机设计的改进，但分组较繁。其数据统计分析方法 常用随机完全区组设计方差分析或Friedman秩和检验，可分析出处理组与配伍组2因素的影响。
概念
具体做法 配组原响实验结果的属性配组（非随机），如按动物的性别、体重配组，按病 人的年龄、职业、病情配组等。
配组的原则是属性相同或相近的分在同一区组内，共形成若干个区组，再分别将各区组内的受试对象随机分 配到各处理组中。
1)把试验单位分成a个处理和b个区组，每个处理在一个区组内仅出现一次；
如从随机数字表中第6行第9列起向下读取4个随机数为39、74、00、99，排列后的序号(R)为2、3、1、4， 如规定组别A、B、C、D对应的序号(R)为1、2、3、4，则第一个区组4头动物的组别顺序为B、C、A、D。其余3个 区组的随机分组方法类推，本例各区组分组结果见表1。
如果该动物实验又分甲、乙、丙、丁4种不同的处理方法，哪种方法用哪组动物呢？仍可用随机数字表进行分 配。对应甲、乙、丙、丁分别抄录4个随机数字，将4个随机数字按大小顺序排序号(R)，再按序号规定甲、乙、 丙、丁分别对应的组别。
随机区组设计在临床观察和实验研究中是最常用的一种设计。多组实验中凡能做到划分区组的都应尽量采取 随机区组设计方法。
实例分析
例1
例2
将16头动物随机分为4组。
先将16头动物称重后，按体重由小到大依次编号为1，2，…，16，再把体重相近的每4头动物配成一个区组， 共形成4个区组。
从随机数字表中任意一行一列作起点顺序取4个两位随机数字，对应于第一个区组的4头动物，然后将随机数 字在同一区组内由小到大顺序排列得序号(R)，再按序号大小规定组别。
随机区组设计五个品种
随机区组设计五个品种摘要：一、引言二、随机区组设计介绍1.定义及原理2.优点与缺点三、五个品种分析1.品种一：品种特点及应用场景2.品种二：品种特点及应用场景3.品种三：品种特点及应用场景4.品种四：品种特点及应用场景5.品种五：品种特点及应用场景四、总结与展望正文：一、引言在当今社会，科技飞速发展，各个领域都在不断创新。
在此背景下，随机区组设计成为了研究与试验的重要方法。
本文将简要介绍随机区组设计原理，分析其优缺点，并针对五个品种进行详细分析。
二、随机区组设计介绍1.定义及原理随机区组设计是一种实验设计方法，它通过将实验对象随机分配到不同的处理组，以研究处理效果。
在实验过程中，随机区组设计要求实验对象在处理前后的条件保持一致，以消除其他因素对实验结果的影响。
2.优点与缺点优点：- 消除个体差异对实验结果的影响- 提高实验结果的可靠性- 减少实验误差缺点：- 实施难度较大，对实验条件要求较高- 样本量较大，资源消耗较多三、五个品种分析1.品种一：品种特点及应用场景品种一具有较高的适应性和广泛的应用场景，如农业、医药、教育等领域。
其主要特点是将实验对象随机分为多个区组，每个区组内的实验对象分别接受不同的处理。
这样可以有效消除个体差异，提高实验结果的可靠性。
2.品种二：品种特点及应用场景品种二同样具有较高的可靠性，适用于临床试验、新产品推广等场景。
其主要特点是采用区组内随机分组，使实验对象在分组时充分考虑个体差异，从而提高实验结果的准确性。
3.品种三：品种特点及应用场景品种三的特点是操作简便，适用于资源有限的实验。
其主要方法是将实验对象按照一定规律分为多个区组，每个区组内的实验对象接受相同处理。
这种设计在一定程度上可以消除个体差异，提高实验结果的可靠性。
4.品种四：品种特点及应用场景品种四的特点是灵活性强，适用于复杂实验环境。
其主要方法是根据实验对象的特征将其分为多个区组，每个区组内的实验对象接受不同的处理。
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接受H1。可以认为不同产地石棉导致的 PAM 存活率不同。
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对关于动物区组的检验假设，按ν1=11， ν2=22查附表，F0.05（11，22）=2.26，知 P>0.05。按α=0.05水平不能拒绝H0，尚不
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假设检验
1）建立检验假设 ⑴ H0：μ1=μ2=μ3
H1：μi（i=1，2，3）不全相等 ⑵ H0：τ1=τ2=…=τ12
H1：τi(i=1,…,12)不全相等 α=0.05
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假设检验
2）计算统计量
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3） 查表及统计推断
随机区组设计的方差分析
• 随机区组设计资料的总平方和可以分 解为三项： SST SS A SSB SSe
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随机区组设计方差分析
r为区组数，c为处理数， C为矫正数（=T2/cr）
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随机区组设计的方差分析
其中校正项C X 2 / N 。
c为因素A的水平数，r为因素B的水平数。 在随机区组设计： 1. 因素A每个水平观察的例数恰好等于因素B的水平
能认为动物区组间PAM存活率不同。
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方差分析表
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感谢您的观看！
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随机区组设计
第十一章随机区组试验知识目标：●掌握随机区组试验田间试验设计方法；●掌握随机区组排列田间试验结果统计分析方法。
技能目标：●学会随机区组试验设计；●能够绘制随机区组设计田间布置图；●学会随机区组试验结果统计分析。
随机区组试验设计是把试验各处理随机排列在一个区组中，区组内条件基本上是一致的，区组间可以有适当的差异。
随机区组试验由于引进了局部控制原理，可以从试验的误差方差中分解出区组变异的方差（即由试验地土壤肥力、试材、操作管理等方面的非处理效应所造成的变异量），从而减少试验误差，提高F检验和多重比较的灵敏度和精确度。
随机区组试验也分为单因素和复因素两类。
本节只介绍单因素和二因素随机区组试验的方差分析方法，第一节单因素随机区组试验和统计方法一、随机区组设计随机区组设计（randomized blocks design）是根据“局部控制”和“随机排列”原理进行的，将试验地按肥力程度等性质不同划分为等于重复次数的区组，使区组内环境差异最小而区组间环境允许存在差异，每个区组即为一次完整的重复，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。
区组内各试验处理的排列可采用抽签法或随机数字法。
如采用随机数字法，可按照如下步骤进行：（1）当处理数为一位数时，这里以8个处理为例，首先要将处理分别给以1、2、3、4、5、6、7、8的代号，然后从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉0和9及重复数字后，即可得8个处理的排列次序。
如在该表1页第26行数字次序为0056729559，3083877836，8444307650，7563722330，1922462930 则去掉0和9以及重复数字而得到56723841，即为8个处理在区组内的排列。
完成一个区组的排列后，再从表中查另一行随机数字按上述方法排列第二区组、第三区组……，直至完成所有区组的排列。
（2）当处理数多于9个为两位数时，同样可查随机数字表。
从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉00和小于100且大于处理数及其最大整数倍相乘所得的数字及重复数字后，将剩余的两位数分别除以处理数，所得的各余数即为各处理在此区组内的排列。
随机区组设计
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。
随机区组设计的方差分析
随机区组设计的基本原则
随机化原则
确保每个受试对象被随机分配到不同的处理组中， 减少系统误差。
区组同质性原则
确保区组内的对象具有较高的同质性，以减少区 组间的变异。
平衡原则
尽量平衡不同处理组中的区组数量和对象数量， 以提高实验的准确性和可靠性。
02
方差分析原理
方差分析的定义与意义
方差分析（ANOVA）是一种统计技术，用于比较两个或多个组之间的平均值差异是否显著。它通过分析 数据的变异源，将数据变异分解为组内变异和组间变异两部分，从而评估不同组之内变异的差异， 可以判断处理因素或实验条件对总体 平均值的影响是否显著。如果组间变 异显著大于组内变异，则说明处理因 素或实验条件对总体平均值产生了显 著影响。
方差分析的适用条件
数据的分布 方差分析要求数据呈正态分布或 近似正态分布。如果数据不符合 正态分布，可能会导致错误的结 论。
样本量确定
根据实验目的和研究问题，确定适当 的样本量，以确保实验结果具有足够 的代表性和可靠性。
实验单位选择
根据实验目的和实验因素的性质，选 择适当的实验单位，如个体、群体或 组织等。
实验设计的随机化与重复性
随机化原则
在实验过程中，应遵循随机化原则，确保每个实验单位被随机分配到不同的处理组，以减少系统误差和偏倚。
随机区组设计的特点包括：能够控制和减少 实验误差、提高实验效率、适用于小样本实
验等。
生物统计中随机区组设计的实例分析
以植物生长实验为例，将不同品种的植物分成若干组，每组内的植物接受不同的肥料处理，通过方差分析等方法比较不同处 理对植物生长的影响。
在动物实验中，可以将不同年龄、性别或体重的动物分成若干组，每组内的动物接受不同的药物处理，通过方差分析等方法 比较不同药物对动物生理指标的影响。
随机区组设计五个品种
随机区组设计五个品种
摘要：
一、随机区组设计简介
1.随机区组设计定义
2.随机区组设计在实验中的应用
二、五个品种实验区组设计
1.品种选取与分组
2.实验过程与方法
3.实验结果分析
三、随机区组设计对实验结果的影响
1.消除个体差异的影响
2.提高实验结果的可靠性
3.对实验结论的指导意义
正文：
随机区组设计是一种实验设计方法，通过将实验对象随机分配到不同的实验组中，以消除个体差异对实验结果的影响，从而提高实验结果的可靠性和准确性。
随机区组设计广泛应用于农业、生物、医学等领域的实验研究中。
在本实验中，我们选取了五个品种作为研究对象，通过随机区组设计进行实验。
首先，我们对五个品种进行了编号，然后通过随机抽样方法将它们平均分配到五个实验组中。
每个实验组内的品种数量相同，且每个品种在所有实验组中的数量也相同。
实验过程中，我们按照随机区组设计的要求，对每个品种进行了相同的实验处理。
具体实验方法包括：种植条件、环境因素控制、观察记录等。
实验过程中，我们严格遵守实验操作规程，确保实验结果的可靠性。
实验结果分析表明，随机区组设计在消除个体差异方面具有显著效果。
通过对比实验组间品种的差异，我们发现品种间的表现差异减小，实验结果更加稳定。
此外，随机区组设计还有助于我们发现不同品种对实验处理的反应规律，从而为品种改良和优化提供科学依据。
总之，随机区组设计在实验中的应用具有重要意义。
通过消除个体差异，提高实验结果的可靠性，随机区组设计为实验研究提供了有力支持。
随机区组设计要求
随机区组设计要求1. 随机区组设计要求每个区组内的实验对象要尽量相似呀！就好比选足球队员，把水平差不多的放在一组，这样才能更好地比较不同处理的效果呢，比如研究不同肥料对同一种类蔬菜生长的影响，你说是不是？2. 一定要保证区组的划分是合理的哦！这就像是给物品分类，得准确恰当呀。
比如研究不同教学方法对学生成绩的影响，把基础差不多的学生分到一个区组里，难道不是很重要吗？3. 随机分配处理到各个区组可不能乱来呀！就如同抽奖要公平一样。
比如给一组病人随机分配不同的药物进行治疗，要做到公正公平呀，对吧？4. 随机区组设计的重复次数可不能少啊！就像多练习才能熟练掌握技能一样。
比如说研究几种饲料对动物体重的影响，多重复几次实验才能更可靠呀，你想想是不是？5. 要注意区组内的实验条件要保持一致呢！好比一场比赛在相同的场地进行。
比如在研究不同光照对植物的影响时，同一区组内光照就得一样呀，这不难理解吧？6. 每个区组都得认真对待呀！不能厚此薄彼。
就像对待每一个学生都要用心教育一样。
在研究不同温度对化学反应的影响时，每个区组都重要着呢，可不是吗？7. 别小看了随机区组设计的作用哦！它就像一把钥匙能打开知识的大门。
比如通过它来探究不同锻炼方式对身体的好处，你说重要不重要？8. 区组的选择可是个关键呀！就像选择合适的工具来完成工作一样重要。
比如研究不同环境对动物行为的影响，选对区组太重要啦，对吧？9. 随机区组设计很有讲究的哦！不认真对待可不行。
它能让我们更科学地获得结果，得到可靠的信息，所以大家一定要重视呀！我的观点结论是：随机区组设计是一种非常实用且有效的实验设计方法，只有严格按照要求去做，才能充分发挥它的作用，取得有价值的成果。
随机区组设计
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⑶ 查随机数字表：指定从第二行第一列向右查 24个数，依次抄于各动物号下。规定每区组 数字从小到大编号为R,R=1则分入A组，为 R=2则分入B组，R=3则分入C组，R=4则分 入D组。
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设计形式
一区组
动 物 号 随 机 数 1 2 3 4 5
二区组
6 7 8 9
三区组
10 11 12
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两因素方差分析的设计基本思想：
把所有观察对象之间的变异叫总变异， 分解成三部分：
处理组间变异（处理因素的影响）用MS处理表示 区组间变异（配伍因素的影响）用MS区组表示 误差变异 （个体因素的影响）用MS误差表示，
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F处理
MS MS
处理 误差
F区组
MS 区组 MS
误差
如果处理因素确无效的话， F 1 如果处理因素确有效的话，则 F 1 F值越大，P值越 小，就越有理由认为有 差别。
Si02
Sic
Si02+Sic
1 2 3 4 5 6
10 12 18 13 19 14
55 58 60 46 52 62
45 47 50 41 46 49
52 59 60 48 45 58
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本例T=55+58+46+52+62=273 B= 18+50+60=128 S=10+15+------+58=959 t=4 b=6
36
27
59
46
13
79
93
37
55 39 77
序 号 R
归 组
1 A
3 C
2 B
4 D
随机区组设计和拉丁方设计
03
2.要确保每个受试对象在实验过程中受到 相同的处理措施，避免出现偏差；
04
3.要确保实验操作和数据记录的准确性和 可靠性，避免出现误差。
02
CATALOGUE
拉丁方设计
定义与特点
定义
拉丁方设计是一种实验设计方法，用于比较多个处理在两个 或更多因子水平上的效果。它通过将每个因子水平与拉丁字 母（如A、B、C等）进行配对，来安排实验单元的顺序。
随机区组设计和拉 丁方设计
目 录
• 随机区组设计 • 拉丁方设计 • 随机区组设计与拉丁方设计的比较 • 随机区组设计和拉丁方设计在实验设计中的应
用 • 实例分析 • 总结与展望
01
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随机区组设计
定义与特点
定义
随机区组设计是一种将受试对象 按照某种属性或特征进行分组， 并在每组内部随机分配处理措施 的实验设计方法。
同时，也需要加强实验设计方法的普及和应用，提高科研人员的 实验设计和数据分析能力，推动科学研究的进步和发展。
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总结词
比较分析实例
详细描述
在心理学实验中，为了比较不同刺激对被试反应的影 响，可以采用随机区组设计和拉丁方设计的结合。具 体而言，将被试随机分为若干个小组，每个小组内的 被试接受不同的刺激处理，同时每个小组内的被试按 照拉丁方阵的排列方式接受不同的实验条件和测试时 间等，以确保每个小组内的被试具有均衡的特性，从 而更准确地比较不同刺激对被试反应的影响。
实施步骤与注意事项
实施步骤 1. 确定研究目的和因子数量。 2. 选择拉丁字母作为因子水平的标识。
实施步骤与注意事项
01 3. 设计拉丁方表格，确定每个因子的水平数和实 验单元的数量。
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
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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。
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第十一章随机区组试验知识目标：●掌握随机区组试验田间试验设计方法；●掌握随机区组排列田间试验结果统计分析方法。
技能目标：●学会随机区组试验设计；●能够绘制随机区组设计田间布置图；●学会随机区组试验结果统计分析。
随机区组试验设计是把试验各处理随机排列在一个区组中，区组内条件基本上是一致的，区组间可以有适当的差异。
随机区组试验由于引进了局部控制原理，可以从试验的误差方差中分解出区组变异的方差（即由试验地土壤肥力、试材、操作管理等方面的非处理效应所造成的变异量），从而减少试验误差，提高F检验和多重比较的灵敏度和精确度。
随机区组试验也分为单因素和复因素两类。
本节只介绍单因素和二因素随机区组试验的方差分析方法，第一节单因素随机区组试验和统计方法一、随机区组设计随机区组设计（randomized blocks design）是根据“局部控制”和“随机排列”原理进行的，将试验地按肥力程度等性质不同划分为等于重复次数的区组，使区组内环境差异最小而区组间环境允许存在差异，每个区组即为一次完整的重复，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。
区组内各试验处理的排列可采用抽签法或随机数字法。
如采用随机数字法，可按照如下步骤进行：（1）当处理数为一位数时，这里以8个处理为例，首先要将处理分别给以1、2、3、4、5、6、7、8的代号，然后从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉0和9及重复数字后，即可得8个处理的排列次序。
如在该表1页第26行数字次序为0056729559，3083877836，8444307650，7563722330，1922462930 则去掉0和9以及重复数字而得到56723841，即为8个处理在区组内的排列。
完成一个区组的排列后，再从表中查另一行随机数字按上述方法排列第二区组、第三区组……，直至完成所有区组的排列。
（2）当处理数多于9个为两位数时，同样可查随机数字表。
从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉00和小于100且大于处理数及其最大整数倍相乘所得的数字及重复数字后，将剩余的两位数分别除以处理数，所得的各余数即为各处理在此区组内的排列。
然后按同样方法完成其他区组内的处理排列。
例如有14个处理，由于14乘以7得数为98，故100以内14的最大整数倍为7，其及处理数的乘积得数为98，所以，除了00和重复数字外，还要除掉99。
如随机选定第2页第34行，每次读两位，得73，72，53，77，40，17，74，56，30，68，95，80，95，75，41，33，29，37，76，91，55，27，17，04，89，在这些随机数字中，除了将99，00和重复数字除去外，其余凡大于14的数均被14除后得余数，将余数记录所得的随机排列为14个处理在区组内的排列，值得注意的在14个数字中最后一个，是随机查出13个数字后自动决定的。
随机区组在田间布置时，考虑到试验精确度及工作便利等方面的因素，通常采用方形区组和狭长形小区以提高试验精确度。
此外，还必图11-1 8个品种4次重复的随机区组排列须注意使区组划分要及肥力梯度垂直，而区组内小区的长边及梯度平行（图11-1）。
这样既能提高试验精确度，同时亦能满足工作便利的要求。
如处理数较多，为避免第一小区及最末小区距离过远，可将小区布置成两排（图11-2）。
随机区组设计的优点是：（1）设计简单，容易掌握；（2）富于伸缩性，单因素、复因素以及综合试验等都可应用；（3）能提供无偏的误差估计，在大区域试验中能有效地降低非处理因素等试验条件的单向差异，降低误差；（4）对试验地的地形要求不严，只对每个区组内的非处理因素等试验条件要求尽量一致。
因此，不同区组可分散设置在不同地段上。
缺点是：这种设计方法不允许处理数太多。
因为处理多，区组必然增大，局部控制的效率降低，所以，处理数一般不要超过20个，最好在10个左右。
在田间试验设计中，各种试验设计方法有什么独特之处？分别适合什么种类的试验？二、单因素随机区组试验结果统计方法在单因素随机区组试验结果的统计分析时，处理看作A因素，区组看作B因素，其剩余部分则为试验误差。
分析这类资料时，可应用两向分组资料的方差分析方法进行分析。
设试验有k个处理，n个区组（指完全区组，下同），这样，此资料共有kn个观测值。
整理格式见表11-1。
x表示各小区产量（或其它性状），表示区组平均数，表示处理平均数，表示全试验的平均数，T表示全试验总和。
其平方和及自由度分解公式如下：（11-1）总平方和=区组平方和+处理平方和+试验误差平方和（11-2）总自由度=区组自由度+处理自由度+误差自由度表11-1 单因素随机区组试验资料的整理格式和符号处理样本区组处理总和Tt处理平均12…j…n1x11x12…x1j…x1n Tt12x21x22…x2j…x2n Tt2………………………i xi1xi2…xij…xin Tti ………………………k xk1xk2…xkj…xkn TtkTr Tr1Tr2…Trj…Trn T=∑x[例11.1]有一包括A、B、C、D、E、F、G 7个高蛋白大豆品种的蛋白质含量比较试验，其中E品种为对照，随机区组设计，3次重复，蛋白质含量结果如图11-3所示，试作分析。
ⅠB43.33D44.26E43.73C43.72A45.48G41.14F43.15ⅡE43.25A44.73G43.43B42.94F43.78D44.65C42.26ⅢG42.21C43.25D44.1A44.25E41.22F44.0B43.1图11-3 大豆蛋白质含量情况示意图1．资料整理将图11-3资料按区组及处理作两向表，如表11-2。
表11-2 大豆蛋白质含量结果表处理区组Tt ⅠⅡⅢA45.4844.7344.25134.4644.82 B43.3342.9443.10129.3743.12 C43.7242.2643.25129.2343.08 D44.2644.6544.10133.0144.34 E43.7343.2541.22128.2042.73 F43.1543.7844.00130.9343.64 G41.1443.4342.21126.7842.26 Tr304.81305.04302.13T=911.98=43.432．平方和及自由度的分解根据11-1式和11-2式计算各变异来源的平方和及自由度。
平方和及自由度计算如下：矫正数总变异平方和区组间平方和品种间平方和误差平方和总变异自由度=区组间自由度=品种间（处理间）自由度=误差（处理内）自由度将以上结果填入表11-3。
3．F测验列方差分析表，算得各类变异来源的s2值，并进行F测验。
表11-3 表11-2 资料的方差分析变异SS DF s2F F0.05F0.01来源区组0.7520.380.57 3.89 6.93间处理14.626 2.44 3.68* 3.00 4.82间误差7.93120.66总计23.3020对区组间s2作F测验，结果表明3个区组间的土壤肥力没有显著差异。
区组间差异及否并不是试验的目的，因此一般不作F测验。
对肥料间s2作F测验，结果表明7个总体平均数间有显著的差异，需进一步作多重比较，以明了哪些处理间有显著差异，哪些处理间没有显著差异。
4．多重比较（1）最小显著差数法（LSD法）根据品种比较试验要求，各个供试品种应及对照品种进行比较，宜应用LSD法。
首先应算得样本平均数差数的标准误：根据v=DFe=12，查值表得，故得到各品种及对照品种（E）的差数及显著性，并列于表11-4。
表11-4 图11-3资料各品种及对照产量差异显著性测验表品种蛋白质含量及E（CK）差异AD F B C E(CK) G 44.8244.3443.6443.1243.0842.7342.262.09**1.61*0.910.390.350.00-0.47从表11-4可以看出，品种A及对照品种蛋白质含量差异达到极显著水平，品种D及对照比差异达到显著水平。
（2）最小显著极差法（LSR法）如果不仅要测验品种和对照相比的差异显著性，而且要测验品种间相互比较的差异显著性，则应该应用LSR法。
用这种方法比较，首先应算得样本平均数标准误SE：查SSR值表，当v=DFe=12时得=2、3……7的值，并根据公式，算得值列于表11-5，然后用字母标记法以表11-5的LSR衡量不同品种间产量差异显著性将比较结果列于表11-6。
表11-5 图11-3资料最小显著极差法测验值k234567 SSR0.05 3.08 3.23 3.33 3.36 3.4 3.42 SSR0.01 4.32 4.55 4.68 4.76 4.84 4.92 LSR0.05 1.45 1.52 1.57 1.58 1.60 1.61 LSR0.01 2.03 2.14 2.20 2.24 2.27 2.31表11-6 图11-3资料的差异显著性测验结果品种差异显著性a=0.05a=0.01A D FBC E(CK) G 44.8244.3443.6443.1243.0842.7342.26aababcbcbcccAABABABABABB结果表明：A、D品种及B、C、E、G品种间达到显著差异；A 品种及G品种达到极显著差异，其余品种间均无显著差异。
为了便于熟练地进行单因素随机区组设计试验结果的统计分析，现将单因素随机区组设计试验结果方差分析所需公式整理成表格，供大家在学习的过程中使用。
表11-7 单因子随机区组试验资料方差分析所用公式SS DF s2F SE 变因区组间处理间误差总变异第二节复因素随机区组试验和统计方法有两个以上试验因素的试验称为复因素试验。
这里重点说明两因素随机区组试验结果的统计分析方法。
设有A和B两个因素，各具有a和b个水平，则有ab个处理组合（处理）。
采用随机区组设计，重复r次，共有abr个观察值。
由于处理项是由A和B两个因素不同水平的组合。
因此处理间差异又可分解为A因素水平间差异、B因素水平间差异和A及B的交互作用三部分。
（11-3）即：（11-4）即：总自由度区组间自由度＋处理自由度＋误差自由度其中处理项平方和及自由度可进一步分解：（11-5）即：处理平方和SSt=A的平方和SSA＋B的平方和SSB＋A×B 平方和SSA×B（11-6）即：处理自由度=A的自由度＋B的自由度＋A×B的自由度在公式中，代表任意一个观察值，为任意一个区组平均数，为任意一个处理平均数，、分别为A因素和B因素某一水平平均数，为试验总的平均数。
将二因素随机区组结果分析时平方和及自由度计算公式列于表11-8。
表11-8 二因素随机区组试验平方和及自由度分解变异来源DF SS区组处理ABA×B误差总变异rab-1[例11.2]有A1、A2、A3三个豌豆品种，按B1(20cm)、B2(26cm)、B3(33cm)三个株距（行距相同）进行品种和密度二因子试验，共有9个处理（组合），采取随机区组设计，重复4次，其小区产量列于表11-9，其二因素两向表列为表11-10，试作方差分析。