隨機組設計

① 隨機區組設計（randomized blocks design）是什麼拜託各位大神

abscissa 橫坐標 absence rate 缺勤率 absolute number 絕對數 absolute value 絕對值 accident error 偶然誤差 accumulated frequency 累積頻數 alternative hypothesis 備擇假設 analysis of data 分析資料 analysis of variance(ANOVA) 方差分析 arith-log paper 算術對數紙 arithmetic mean 算術均數 assumed mean 假定均數 arithmetic weighted mean 加權算術均數 asymmetry coefficient 偏度系數 average 平均數 average deviation 平均差 B bar chart 直條圖、條圖 bias 偏性 binomial distribution 二項分布 biometrics 生物統計學 bivariate normal population 雙變數正態總體 C cartogram 統計圖 case fatality rate(or case mortality) 病死率 census 普查 chi-sguare(X2) test 卡方檢驗 central tendency 集中趨勢 class interval 組距 classification 分組、分類 cluster sampling 整群抽樣 coefficient of correlation 相關系數 coefficient of regression 回歸系數 coefficient of variability(or coefficieut of variation) 變異系數 collection of data 收集資料 column 列（欄） combinative table 組合表 combined standard deviation 合並標准差 combined variance(or poolled variance) 合並方差 complete survey 全面調查 completely correlation 完全相關 completely random design 完全隨機設計 confidence interval 可信區間，置信區間 confidence level 可信水平，置信水平 confidence limit 可信限，置信限 constituent ratio 構成比，結構相對數 continuity 連續性 control 對照 control group 對照組 coordinate 坐標 correction for continuity 連續性校正 correction for grouping 歸組校正 correction number 校正數 correction value 校正值 correlation 相關，聯系 correlation analysis 相關分析 correlation coefficient 相關系數 critical value 臨界值 cumulative frequency 累積頻率 D data 資料 degree of confidence 可信度，置信度 degree of dispersion 離散程度 degree of freedom 自由度 degree of variation 變異度 dependent variable 應變數 design of experiment 實驗設計 deviation from the mean 離均差 diagnose accordance rate 診斷符合率 difference with significance 差別不顯著 difference with significance 差別顯著 discrete variable 離散變數 dispersion tendency 離中趨勢 distribution 分布、分配 E effective rate 有效率 eigenvalue 特徵值 enumeration data 計數資料 equation of linear regression 線性回歸方程 error 誤差 error of replication 重復誤差 error of type II Ⅱ型錯誤，第二類誤差 error of type I Ⅰ型錯誤，第一類誤差 estimate value 估計值 event 事件 experiment design 實驗設計 experiment error 實驗誤差 experimental group 實驗組 extreme value 極值 F fatality rate 病死率 field survey 現場調查 fourfold table 四格表 freguency 頻數 freguency distribution 頻數分布 G Gaussian curve 高斯曲線 geometric mean 幾何均數 grouped data 分組資料 H histogram 直方圖 homogeneity of variance 方差齊性 homogeneity test of variances 方差齊性檢驗 hypothesis test 假設檢驗 hypothetical universe 假設總體 I incidence rate 發病率 incomplete survey 非全面調檢 indepindent variable 自變數 indiveal difference 個體差異 infection rate 感染率 inferior limit 下限 initial data 原始數據 inspection of data 檢查資料 intercept 截距 interpolation method 內插法 interval estimation 區間估計 inverse correlation 負相關

② 完全隨機設計和隨機區組的關系是什麼

完全隨機設計

（被試間設計)
1.被試是匹配的或隨機化安排的，被試間理論上為同質，沒有差異內
2.每個被試只容接受一種處理，因此沒有實驗處理造成的污染
3.需要大量被試，成本較高
隨機區組設計
（被試內設計）
1.所有被試被分為若干區組，區組內被試同質，區組間被試異質
2.每個區組被試接受所有的實驗處理，因此可能收到實驗處理重復進行的干擾，產生練習或疲勞效應的誤差
3.節約被試，時間和成本，效率更高

③ 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個區組內。每個區組應包含該試容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。

④ 隨機區組設計、完全隨機設計、拉丁方設計之間的差異是什麼

首先，隨機區組設計與完全隨機設計是兩種不同思想的設計。完全隨機設計為單因素設計，僅考慮處理因素。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。

其次，隨機區組設計與完全隨機設計的分組方式不同。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。

⑤ 完全隨機設計的方差分析和隨機區組設計的方差分析有什麼區別

單因素方差分析復、完全隨機設制計方差分析和隨機區組設計的方差分析的區別：

1、完全隨機設計沒有把混雜因素（如年齡、體重等）考慮進去，而隨機區組設計通過設置區組而使得混雜因素在同一區組內均勻（比如區組1的年齡都是10-20，區組2的年齡都是20-30……然後每個區組內的K個對象分別接受一種處理）。

2.、完全隨機設計方差分析屬於單向方差分析，隨機區組設計方差分析屬於雙向方差分析。

3.、前者變異拆分：SS總=SS組間+SS誤差（或SS組內），後者變異拆分：SS總=SS區組+SS處理+SS誤差 。

⑥ 簡述隨機區組設計與完全隨機設計的優缺點。

1，隨機區組設計的抄優點是每襲個區組內的k個受試對象有較好的同質性，組間均衡性較好，與完全隨機設計相比，提高了實驗效率；
完全隨機設計的優點是簡便易行，適用范圍廣，個別數據缺失是，不影響統計分析；
2，隨機區組設計的缺點是要求區組內受試對象數與處理數相等，實驗結果中若有數據缺失，統計分析比較麻煩；完全隨機設計的缺點是研究效率通常不高，小樣本時可能均衡性較差，抽煙誤差大。

⑦ 隨機區組設計與完全隨機設計有什麼區別

首先，隨機區組設計與完全隨機設計是兩種不同思想的設計。完全隨機設計為單回因素設計，答僅考慮處理因素。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。由於通過區組來控制可能的非處理因素或者混雜因素，且在進行方差分析時將區組變異從總的變異中分解出來，則當確實存在區組效應時，由於從誤差項分離了區組變異，使方差分析過程中減少了非處理因素或混雜因素引起的偏倚變異，減少了誤差而提高了檢驗效率。
其次，隨機區組設計與完全隨機設計的分組方式不同。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。

⑧ 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。

(8)隨機組設計擴展閱讀

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。

⑨ 請教一下，關於隨機區組設計區組自由度的確定

看來樓主對隨機區組設計中每個區組只有一名被試的情況下如何計算內自由度是了解的。那我們不容妨在此基礎上解決第二問。當每個區組的被試由一人變為三人時。實驗處理的數量仍為k=3區組數還是5個，每個區組中的三名被試被隨機分派到三種處理中，那麼接受每種處理的被試數仍為n=5我們此時可以引入一個新符號b，用它代表區組的數量，顯然b=5那麼就可計算各種自由度了df總=nk-1=5×3-1=14df組間=k-1=3-1=2df區組=b-1=5-1=4df誤差=(b-1)×(k-1)=4×2=8最後根據df總=df組間+df區組+df誤差來驗算一下，得出等號兩邊都是14，問題得解。可見當每個區組由一名被試變為三名被試時，區組自由度不變，仍為4.以上方法有些繁瑣，但有助於理解。此外建議解決此類問題時畫個表格，把被試的分派情況列出來，問題會變得非常直觀。

⑩ 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.區組專變數：實驗屬中的因子，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。