区组设计(区组设计例子)

实验设计法的不完全区组分类

不完全区组设计在实际中常常遇到。一个区组可以是一块地、一辆汽车的四个轮胎或是车间的一个班组。当处理的数目太大时，要将全部处理安排在一个区组内是有困难的，因为区组的规模太大，就不能保证区组内的均匀性。

试验设计的类型包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、完全随机区组设计。完全随机设计 完全随机设计是一种基本的试验设计方法，它将试验单位随机分配到不同的处理组中，比较不同处理组之间的差异。

若区组i的大小kj小于υ，则区组i容纳不了全部的处理，称这一类设计为不完全区组设计；当kj均不小于υ时，区组可以容纳全部处理，称这一类设计为完全区组设计。

每个主区就是一个区组，但是如果从整个试验所有处理组合来讲，每个主区只是一个不完全的区组。由于在设计过程中将主区分裂为副区，因此这种设计方法主要为裂区设计。

实验设计类型如下：完全随机设计：也叫组间设计，被试被分成若干组，每组分别接受一种实验处理，有几种实验处理被试也相应的被分为几组，各实验组的被试之间相互独立，因而又叫“独立组”设计。

随机区组设计的详细介绍

随机区组设计（Randomized block design），简称区组设计，亦称配伍组设计。这种设计的特点是根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列。

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。

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。

随机区组设计的优点是每个区组内的受试对象有较好的同质性，因此组间均衡性也较好。比完全随机设计减少了误差，因而更容易察觉处理组间的差别，提高了实验效率。

随机化区组设计概念 随机化区组设计，又叫组内设计，相关组设计。是按被试的某些特征进行分组，保持组内同质（组间是否异质视实验性质而定），使每个区组接受所有的实验处理。

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。

随机区组设计与完全随机设计有什么区别

1、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。

2、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。

3、完全随机设计与随机区组设计区别是分组方式不同。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。

4、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。