市场调查随机区组设计举例

1. 被试内设计的随机区组设计（Randomized block design）

例如按性别分为两个区组，区组间有不同的因素（性别），每个区组的人再随机分配到实验条件中，由此可以分离出组间变异（这里是性别差异），从而减少了Mse，使得实验控制的效果不会被区组差异掩盖。 随机区组设计的关键在于组内同质，组间有差别。

2. 什么是随机区组设计如何确保小区布置符合要求

一般情况下，试验方案要求每个试验组设置4次重复，即4个区组。每个区组应包含该试验组中所有参试品种的各一个小区，区组内各试验小区的布置必须是随机的。确定区组内各小区排列顺序时，可采用抓阄法、随机表法等。建议各试验点参照全国畜牧总站印发的“随机区组试验设计小区布置参考图”布置区组内的种植小区。

3. 随机区组设计的详细介绍

小区的随机可借助于附表1随机数字表 、抽签或计算机（器）随机数字发生法。对于随机区组各小区的随机排列此处以随机数字法举例说明如下：例如有已包括8个处理的试验，只要将处理分别给以1、2.、3.、4.、5、.6、.7、8、9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以及重复数字而得到52648371，即为8个处理在区组内的排列。如有第二重复，则可再从表查另一行或一列随机数字，作为8个处理在区组内的排列次序。如更多重复时，照样进行随机以确定处理小区的位置，不仅一区组内每一处理的位置随机，并且各区组内小区的随机都是独立进行。多于9个处理的试验，可同样查随机数字表。如有12个处理，可查的任何一页的一行，去掉00、97、98、99后既得12个处理排列的次序。例如该表第6页第79行，每次读两位，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，在这些随机数字中，除了将97等数字除去外，其余凡大于12的数字均被12除后得余数，将重复数字划去，所得随机排列列为3、12、5、6、2、1、7、8、10、40、9、11，最后一个数字乃随机查出11个数字后自动决定的凡多于12个处理的随机方法和上述一样，不过要除去的数字不同，例如有1个处理，则事前除去的数字有从85到100共16个数字。
随机区组在田间布置时，应考虑到试验精确度与工作便利等方面，以前者为主。设计的目的在于降低试验误差，宁使区组之间占有最大的土壤差异，而同区组内个小区间的变异应尽可能小。一般从小区形状而言，狭长型小区之间的土壤差异为最小，而方形或接近方形的区组之间按的土壤差异大。因此，在通常情况下，采用方形区组和狭长形小区能提高试验精确度。在有单向肥力梯度时，亦是如此，但必须注意是区组的划分与梯度垂直，而区组内小区 长的一边与梯度平行。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，为避免第一小区与最末小区距离过远，可将小区布置成两排。
如上所述，若试验地段的限制，使一个试验的所有区组不能排列在一块土地上时，可将少数区组设在另一地段，即各个区组可以分散设置，但一区组内的所有小区必须布置在一起。 1. 研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平(p≥2，q≥2)，实验中含p×q个处理的结合。
2. 研究中有一个研究者不感兴趣的无关变量，并且这个无关变量与自变量之间没有交互作用，研究者希望分离出这个无关变量的变异。 事先将被试在无关变量上进行匹配（如果这个无关变量是被试变量），然后将选择好的每组同质被试随机分配，每个被试接受p×q个中的一个实验处理的结合。

4. 求救：两因素随机区组设计在spss中怎样进行操作分析（详解）

我指的重复测量不是医学中的在不同时间点的重复测量，而是心理学中两个变量SPSS11.5为例： Analyze-

5. 简述随机区组设计与完全随机设计的优缺点。

一、随机区组设计

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实验都可应用；

3、能提供无偏的误差估计，并有效的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。

缺点：

随机区组设计不允许处理太多的数据，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。

二、完全随机设计

优点：

1、设计遵循重复和随机两个原则，能真实反映试验的处理效应；

2、设计容易，处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、试验材料差异较小的试验。

缺点：

1、由于未应用试验设计三原则中的局部控制原则，非试验因素的影响被归入试验误差，试验误差较大，试验的精确性较低；

2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时，不宜采用此种设计方法。

(5)市场调查随机区组设计举例扩展阅读

随机区组设计和完全随机设计的适用条件有所不同：

随机区组适用的研究条件为：

1、研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平(p≥2，q≥2)，实验中含p×q个处理的结合。

2.、研究中有一个研究者不感兴趣的无关变量，并且这个无关变量与自变量之间没有交互作用，研究者希望分离出这个无关变量的变异。

完全随机设计适用的研究条件为：

适用于试验条件、环境、试验材料差异较小的试验；当试验条件特别是试验动物的初始条件比较一致时，可采用完全随机设计。

6. 简述随机区组设计与完全随机设计的优缺点.

1、随机单位组设计的主要优点 （1）设计与分析方法简单易行.（2）由于随机单位组设计体现了试验设计三原则,在对试验结果进行分析时,能将单位组间的变异从试验误差中分离出来,有效地降低了试验误差,因而试验的精确性较高.（3）把条件一致的供试动物分在同一单位组,再将同一单位组的供试动物随机分配到不同处理组内,加大了处理组之间的可比性.
2、随机单位组设计的主要缺点 当处理数目过多时,各单位组内的供试动物数也过多,要使各单位组内供试动物的初始条件一致将有一定难度,因而在随机单位组设计中,处理数以不超过20为宜.
完全随机设计是一种最简单的设计方法,主要优缺点如下：
（一）完全随机设计的主要优点
1、设计容易 处理数与重复数都不受限制,适用于试验条件、环境、试验动物差异较小的试验.
2、统计分析简单 无论所获得的试验资料各处理重复数相同与否,都可采用t检验或方差分析法进行统计分析.
（二）完全随机设计的主要缺点
1、由于未应用试验设计三原则中的局部控制原则,非试验因素的影响被归入试验误差,试验误差较大,试验的精确性较低.
2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时,不宜采用此种设计方法.
呃,人家这个是生物学的答案,所以自己选择一下,我也是网络里度的,因为,我也遇到了这个题的作业,嘿嘿,学统计学的孩子上辈子都是折翼的天使,泪啊

7. 统计学中完全随机设计与随机区组设计的不同

随机区组设计算是既有组内设计又有组间设计的一种混合设计。
这里要明确几个问题：
1.区组变量：实验中的因子，它对变异根源的影响不是我们想要的，如您想研究不同温度、冷却介质、冷却时间下的淬火质量，以上都是要研究的因子；但是，不同批次的材料也是因子，因为同一批次的材料可能更加一致，所以我们在这个实验中把不同批次的材料作为区组变量。
2.区组：具有同质性的试验组合的集群。

我不知道您知道不知道组内差异和组间差异，同一区组内的差异就是组内差异，区组间的差异是组间差距。

8. 随机区组设计与完全随机设计有什么区别

区别：

1、考虑因素数量

随机区组设计为双因素设计，考虑的因素有两个，一个是处理因素，一个是区组因素。

完全随机设计为单因素设计，仅考虑处理因素。

2、分组方式不同

随机区组设计是先将控制因素条件相同或相似的受试对象安排在同一区组，然后将其随机的分配到各处理组，同一区组的受试对象数和处理组数相等。这样，各处理组间均衡性较好。

完全随机设计是将受试对象完全随机的分配到各处理组，虽然理论上可以使各组趋于均衡，但在样本含量较小时，各组常常出现不均衡的现象。采用随机区组则能保持均衡。

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随机区组设计资料中区组选择的原则在于区组间差别越大越好，区组内差别越小越好。 在自变量水平上，随机区组设计资料包括处理因素和区组因素，而完全随机设计仅包括处理因素，因此可以认为随机区组设计资料检验效能高于完全随机设计的方差分析。

作为区组变量，应当从设计上考虑与实验因素不存在交互作用，如果不能肯定是否存在交互作用，则应当采用析因设计、正交设计等更加复杂的统计模型。

9. 随机区组设计的基本介绍

随机区组设计使用区组方法减小误差变异，即用区组方法分离出由无关变量引起的变异，使他不出现在处理效应和误差变异中。
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实验都可应用；（3）能提供无偏的误差估计，并有效的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。不足之处在于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。

10. 组内设计 组间设计 随机区组设计

的确如此 随机区组设计算是既有组内设计又有组间设计的一种混合设计