市場調查隨機區組設計舉例

1. 被試內設計的隨機區組設計（Randomized block design）

例如按性別分為兩個區組，區組間有不同的因素（性別），每個區組的人再隨機分配到實驗條件中，由此可以分離出組間變異（這里是性別差異），從而減少了Mse，使得實驗控制的效果不會被區組差異掩蓋。 隨機區組設計的關鍵在於組內同質，組間有差別。

2. 什麼是隨機區組設計如何確保小區布置符合要求

一般情況下，試驗方案要求每個試驗組設置4次重復，即4個區組。每個區組應包含該試驗組中所有參試品種的各一個小區，區組內各試驗小區的布置必須是隨機的。確定區組內各小區排列順序時，可採用抓鬮法、隨機表法等。建議各試驗點參照全國畜牧總站印發的「隨機區組試驗設計小區布置參考圖」布置區組內的種植小區。

3. 隨機區組設計的詳細介紹

小區的隨機可藉助於附表1隨機數字表 、抽簽或計算機（器）隨機數字發生法。對於隨機區組各小區的隨機排列此處以隨機數字法舉例說明如下：例如有已包括8個處理的試驗，只要將處理分別給以1、2.、3.、4.、5、.6、.7、8、9的代號，然後從隨機數字表任意指定一頁中的一行，去掉0和9以及重復數字而得到52648371，即為8個處理在區組內的排列。如有第二重復，則可再從表查另一行或一列隨機數字，作為8個處理在區組內的排列次序。如更多重復時，照樣進行隨機以確定處理小區的位置，不僅一區組內每一處理的位置隨機，並且各區組內小區的隨機都是獨立進行。多於9個處理的試驗，可同樣查隨機數字表。如有12個處理，可查的任何一頁的一行，去掉00、97、98、99後既得12個處理排列的次序。例如該表第6頁第79行，每次讀兩位，得97、.39、24、89、90、89、86、49、15、18、25、43、80、74、30、41、67、36、43、58、42、07、04、25、17、54、60、88、49、34、42，在這些隨機數字中，除了將97等數字除去外，其餘凡大於12的數字均被12除後得余數，將重復數字劃去，所得隨機排列列為3、12、5、6、2、1、7、8、10、40、9、11，最後一個數字乃隨機查出11個數字後自動決定的凡多於12個處理的隨機方法和上述一樣，不過要除去的數字不同，例如有1個處理，則事前除去的數字有從85到100共16個數字。
隨機區組在田間布置時，應考慮到試驗精確度與工作便利等方面，以前者為主。設計的目的在於降低試驗誤差，寧使區組之間佔有最大的土壤差異，而同區組內個小區間的變異應盡可能小。一般從小區形狀而言，狹長型小區之間的土壤差異為最小，而方形或接近方形的區組之間按的土壤差異大。因此，在通常情況下，採用方形區組和狹長形小區能提高試驗精確度。在有單向肥力梯度時，亦是如此，但必須注意是區組的劃分與梯度垂直，而區組內小區 長的一邊與梯度平行。這樣既能提高試驗精確度，同時亦能滿足工作便利的要求。如處理數較多，為避免第一小區與最末小區距離過遠，可將小區布置成兩排。
如上所述，若試驗地段的限制，使一個試驗的所有區組不能排列在一塊土地上時，可將少數區組設在另一地段，即各個區組可以分散設置，但一區組內的所有小區必須布置在一起。 1. 研究中有兩個自變數，每個自變數有兩個或多個水平(p≥2，q≥2)，實驗中含p×q個處理的結合。
2. 研究中有一個研究者不感興趣的無關變數，並且這個無關變數與自變數之間沒有交互作用，研究者希望分離出這個無關變數的變異。 事先將被試在無關變數上進行匹配（如果這個無關變數是被試變數），然後將選擇好的每組同質被試隨機分配，每個被試接受p×q個中的一個實驗處理的結合。

4. 求救：兩因素隨機區組設計在spss中怎樣進行操作分析（詳解）

我指的重復測量不是醫學中的在不同時間點的重復測量，而是心理學中兩個變數SPSS11.5為例： Analyze-

5. 簡述隨機區組設計與完全隨機設計的優缺點。

一、隨機區組設計

優點：

1、設計簡單，容易掌握；

2、富於伸縮性，單因素、多因素以及綜合性的實驗都可應用；

3、能提供無偏的誤差估計，並有效的減少單向的肥力差異，降低誤差；

4、對試驗地的地形要求不嚴，必要時，不同區組亦可分散設置在不同地段上。

缺點：

隨機區組設計不允許處理太多的數據，一般不超過20個。因為處理多，區組必然增大，局部控制的效率降低，而且只能控制一個方向的土壤差異。

二、完全隨機設計

優點：

1、設計遵循重復和隨機兩個原則，能真實反映試驗的處理效應；

2、設計容易，處理數與重復數都不受限制，適用於試驗條件、環境、試驗材料差異較小的試驗。

缺點：

1、由於未應用試驗設計三原則中的局部控制原則，非試驗因素的影響被歸入試驗誤差，試驗誤差較大，試驗的精確性較低；

2、在試驗條件、環境、試驗動物差異較大時，不宜採用此種設計方法。

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隨機區組設計和完全隨機設計的適用條件有所不同：

隨機區組適用的研究條件為：

1、研究中有兩個自變數，每個自變數有兩個或多個水平(p≥2，q≥2)，實驗中含p×q個處理的結合。

2.、研究中有一個研究者不感興趣的無關變數，並且這個無關變數與自變數之間沒有交互作用，研究者希望分離出這個無關變數的變異。

完全隨機設計適用的研究條件為：

適用於試驗條件、環境、試驗材料差異較小的試驗；當試驗條件特別是試驗動物的初始條件比較一致時，可採用完全隨機設計。

6. 簡述隨機區組設計與完全隨機設計的優缺點.

1、隨機單位組設計的主要優點 （1）設計與分析方法簡單易行.（2）由於隨機單位組設計體現了試驗設計三原則,在對試驗結果進行分析時,能將單位組間的變異從試驗誤差中分離出來,有效地降低了試驗誤差,因而試驗的精確性較高.（3）把條件一致的供試動物分在同一單位組,再將同一單位組的供試動物隨機分配到不同處理組內,加大了處理組之間的可比性.
2、隨機單位組設計的主要缺點 當處理數目過多時,各單位組內的供試動物數也過多,要使各單位組內供試動物的初始條件一致將有一定難度,因而在隨機單位組設計中,處理數以不超過20為宜.
完全隨機設計是一種最簡單的設計方法,主要優缺點如下：
（一）完全隨機設計的主要優點
1、設計容易 處理數與重復數都不受限制,適用於試驗條件、環境、試驗動物差異較小的試驗.
2、統計分析簡單 無論所獲得的試驗資料各處理重復數相同與否,都可採用t檢驗或方差分析法進行統計分析.
（二）完全隨機設計的主要缺點
1、由於未應用試驗設計三原則中的局部控制原則,非試驗因素的影響被歸入試驗誤差,試驗誤差較大,試驗的精確性較低.
2、在試驗條件、環境、試驗動物差異較大時,不宜採用此種設計方法.
呃,人家這個是生物學的答案,所以自己選擇一下,我也是網路里度的,因為,我也遇到了這個題的作業,嘿嘿,學統計學的孩子上輩子都是折翼的天使,淚啊

7. 統計學中完全隨機設計與隨機區組設計的不同

隨機區組設計算是既有組內設計又有組間設計的一種混合設計。
這里要明確幾個問題：
1.區組變數：實驗中的因子，它對變異根源的影響不是我們想要的，如您想研究不同溫度、冷卻介質、冷卻時間下的淬火質量，以上都是要研究的因子；但是，不同批次的材料也是因子，因為同一批次的材料可能更加一致，所以我們在這個實驗中把不同批次的材料作為區組變數。
2.區組：具有同質性的試驗組合的集群。

我不知道您知道不知道組內差異和組間差異，同一區組內的差異就是組內差異，區組間的差異是組間差距。

8. 隨機區組設計與完全隨機設計有什麼區別

區別：

1、考慮因素數量

隨機區組設計為雙因素設計，考慮的因素有兩個，一個是處理因素，一個是區組因素。

完全隨機設計為單因素設計，僅考慮處理因素。

2、分組方式不同

隨機區組設計是先將控制因素條件相同或相似的受試對象安排在同一區組，然後將其隨機的分配到各處理組，同一區組的受試對象數和處理組數相等。這樣，各處理組間均衡性較好。

完全隨機設計是將受試對象完全隨機的分配到各處理組，雖然理論上可以使各組趨於均衡，但在樣本含量較小時，各組常常出現不均衡的現象。採用隨機區組則能保持均衡。

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隨機區組設計資料中區組選擇的原則在於區組間差別越大越好，區組內差別越小越好。 在自變數水平上，隨機區組設計資料包括處理因素和區組因素，而完全隨機設計僅包括處理因素，因此可以認為隨機區組設計資料檢驗效能高於完全隨機設計的方差分析。

作為區組變數，應當從設計上考慮與實驗因素不存在交互作用，如果不能肯定是否存在交互作用，則應當採用析因設計、正交設計等更加復雜的統計模型。

9. 隨機區組設計的基本介紹

隨機區組設計使用區組方法減小誤差變異，即用區組方法分離出由無關變數引起的變異，使他不出現在處理效應和誤差變異中。
隨機區組設計有以下優點：（1）設計簡單，容易掌握；（2）富於伸縮性，單因素、多因素以及綜合性的實驗都可應用；（3）能提供無偏的誤差估計，並有效的減少單向的肥力差異，降低誤差；（4）對試驗地的地形要求不嚴，必要時，不同區組亦可分散設置在不同地段上。不足之處在於這種設計不允許處理數太多，一般不超過20個。因為處理多，區組必然增大，局部控制的效率降低，而且只能控制一個方向的土壤差異。

10. 組內設計 組間設計 隨機區組設計

的確如此 隨機區組設計算是既有組內設計又有組間設計的一種混合設計