随机组设计

① 随机区组设计（randomized blocks design）是什么拜托各位大神

abscissa 横坐标 absence rate 缺勤率 absolute number 绝对数 absolute value 绝对值 accident error 偶然误差 accumulated frequency 累积频数 alternative hypothesis 备择假设 analysis of data 分析资料 analysis of variance(ANOVA) 方差分析 arith-log paper 算术对数纸 arithmetic mean 算术均数 assumed mean 假定均数 arithmetic weighted mean 加权算术均数 asymmetry coefficient 偏度系数 average 平均数 average deviation 平均差 B bar chart 直条图、条图 bias 偏性 binomial distribution 二项分布 biometrics 生物统计学 bivariate normal population 双变量正态总体 C cartogram 统计图 case fatality rate(or case mortality) 病死率 census 普查 chi-sguare(X2) test 卡方检验 central tendency 集中趋势 class interval 组距 classification 分组、分类 cluster sampling 整群抽样 coefficient of correlation 相关系数 coefficient of regression 回归系数 coefficient of variability(or coefficieut of variation) 变异系数 collection of data 收集资料 column 列（栏） combinative table 组合表 combined standard deviation 合并标准差 combined variance(or poolled variance) 合并方差 complete survey 全面调查 completely correlation 完全相关 completely random design 完全随机设计 confidence interval 可信区间，置信区间 confidence level 可信水平，置信水平 confidence limit 可信限，置信限 constituent ratio 构成比，结构相对数 continuity 连续性 control 对照 control group 对照组 coordinate 坐标 correction for continuity 连续性校正 correction for grouping 归组校正 correction number 校正数 correction value 校正值 correlation 相关，联系 correlation analysis 相关分析 correlation coefficient 相关系数 critical value 临界值 cumulative frequency 累积频率 D data 资料 degree of confidence 可信度，置信度 degree of dispersion 离散程度 degree of freedom 自由度 degree of variation 变异度 dependent variable 应变量 design of experiment 实验设计 deviation from the mean 离均差 diagnose accordance rate 诊断符合率 difference with significance 差别不显著 difference with significance 差别显著 discrete variable 离散变量 dispersion tendency 离中趋势 distribution 分布、分配 E effective rate 有效率 eigenvalue 特征值 enumeration data 计数资料 equation of linear regression 线性回归方程 error 误差 error of replication 重复误差 error of type II Ⅱ型错误，第二类误差 error of type I Ⅰ型错误，第一类误差 estimate value 估计值 event 事件 experiment design 实验设计 experiment error 实验误差 experimental group 实验组 extreme value 极值 F fatality rate 病死率 field survey 现场调查 fourfold table 四格表 freguency 频数 freguency distribution 频数分布 G Gaussian curve 高斯曲线 geometric mean 几何均数 grouped data 分组资料 H histogram 直方图 homogeneity of variance 方差齐性 homogeneity test of variances 方差齐性检验 hypothesis test 假设检验 hypothetical universe 假设总体 I incidence rate 发病率 incomplete survey 非全面调检 indepindent variable 自变量 indiveal difference 个体差异 infection rate 感染率 inferior limit 下限 initial data 原始数据 inspection of data 检查资料 intercept 截距 interpolation method 内插法 interval estimation 区间估计 inverse correlation 负相关

② 完全随机设计和随机区组的关系是什么

完全随机设计

（被试间设计)
1.被试是匹配的或随机化安排的，被试间理论上为同质，没有差异内
2.每个被试只容接受一种处理，因此没有实验处理造成的污染
3.需要大量被试，成本较高
随机区组设计
（被试内设计）
1.所有被试被分为若干区组，区组内被试同质，区组间被试异质
2.每个区组被试接受所有的实验处理，因此可能收到实验处理重复进行的干扰，产生练习或疲劳效应的误差
3.节约被试，时间和成本，效率更高

③ 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个区组内。每个区组应包含该试容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。

④ 随机区组设计、完全随机设计、拉丁方设计之间的差异是什么

首先，随机区组设计与完全随机设计是两种不同思想的设计。完全随机设计为单因素设计，仅考虑处理因素。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。

其次，随机区组设计与完全随机设计的分组方式不同。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。

⑤ 完全随机设计的方差分析和随机区组设计的方差分析有什么区别

单因素方差分析复、完全随机设制计方差分析和随机区组设计的方差分析的区别：

1、完全随机设计没有把混杂因素（如年龄、体重等）考虑进去，而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素在同一区组内均匀（比如区组1的年龄都是10-20，区组2的年龄都是20-30……然后每个区组内的K个对象分别接受一种处理）。

2.、完全随机设计方差分析属于单向方差分析，随机区组设计方差分析属于双向方差分析。

3.、前者变异拆分：SS总=SS组间+SS误差（或SS组内），后者变异拆分：SS总=SS区组+SS处理+SS误差 。

⑥ 简述随机区组设计与完全随机设计的优缺点。

1，随机区组设计的抄优点是每袭个区组内的k个受试对象有较好的同质性，组间均衡性较好，与完全随机设计相比，提高了实验效率；
完全随机设计的优点是简便易行，适用范围广，个别数据缺失是，不影响统计分析；
2，随机区组设计的缺点是要求区组内受试对象数与处理数相等，实验结果中若有数据缺失，统计分析比较麻烦；完全随机设计的缺点是研究效率通常不高，小样本时可能均衡性较差，抽烟误差大。

⑦ 随机区组设计与完全随机设计有什么区别

首先，随机区组设计与完全随机设计是两种不同思想的设计。完全随机设计为单回因素设计，答仅考虑处理因素。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。由于通过区组来控制可能的非处理因素或者混杂因素，且在进行方差分析时将区组变异从总的变异中分解出来，则当确实存在区组效应时，由于从误差项分离了区组变异，使方差分析过程中减少了非处理因素或混杂因素引起的偏倚变异，减少了误差而提高了检验效率。
其次，随机区组设计与完全随机设计的分组方式不同。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。

⑧ 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。

(8)随机组设计扩展阅读

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。

⑨ 请教一下，关于随机区组设计区组自由度的确定

看来楼主对随机区组设计中每个区组只有一名被试的情况下如何计算内自由度是了解的。那我们不容妨在此基础上解决第二问。当每个区组的被试由一人变为三人时。实验处理的数量仍为k=3区组数还是5个，每个区组中的三名被试被随机分派到三种处理中，那么接受每种处理的被试数仍为n=5我们此时可以引入一个新符号b，用它代表区组的数量，显然b=5那么就可计算各种自由度了df总=nk-1=5×3-1=14df组间=k-1=3-1=2df区组=b-1=5-1=4df误差=(b-1)×(k-1)=4×2=8最后根据df总=df组间+df区组+df误差来验算一下，得出等号两边都是14，问题得解。可见当每个区组由一名被试变为三名被试时，区组自由度不变，仍为4.以上方法有些繁琐，但有助于理解。此外建议解决此类问题时画个表格，把被试的分派情况列出来，问题会变得非常直观。

⑩ 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.区组专变量：实验属中的因子，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。