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今日六西格玛黑带练习题：

这道题考察的是试验设计的基本原则

很简单，但是也很重要

试验设计有三个基本原则必须考虑：

重复试验(replication)

做法：对同一个处理（例如：一种新药、一种生产工艺参数组合、一种肥料）在多个独立的实验单元（例如：多位患者、多批原材料、多块田地）上进行试验。

目的：

①估计实验误差：了解结果中无法避免的、由随机因素引起的自然变异有多大。

②提高结果可靠性：避免将一次偶然的好结果或坏结果误认为是处理的真实效应。多次试验的结果更能反映处理的“平均水平”。

③增强统计推断能力：为进行假设检验（判断处理是否真的有效）、计算置信区间（估计效应量的范围）等统计分析提供必要的基础和数据支持。

④要点：没有重复，就无法量化结果的不确定性，结论就缺乏统计依据。

随机化(randomization)

做法：在将实验单元（患者、样品、地块等）分配到不同的处理组（例如：对照组、试验组）时，完全随机地决定哪个单元接受哪个处理。

通常使用随机数表、计算机随机数生成器等工具来实现，确保分配过程不受人为偏好、时间顺序、单元特性等主观或客观已知/未知因素的系统性影响。

目的：

①消除未知混杂偏倚：这是随机化最核心、最重要的目的。它确保所有已知和未知的干扰因素（如患者的体质差异、实验仪器的微小波动、环境的细微变化）在概率上被均匀地分布到各个处理组中。

这样，组间观察到的差异才能更有把握地归因于处理的不同，而非其他隐藏因素。

②保证组间可比性：在试验开始时，各处理组的单元在平均意义上应该是相似的（除了将要接受的处理不同）。

③满足统计方法的前提假设：许多标准的统计分析方法（如 t 检验、方差分析 ANOVA）都要求数据满足“独立性”等假设，随机化是满足这些假设的关键保障。

④要点：随机化是建立因果推断的基石。没有随机化，观察到的组间差异很可能由混杂因素导致，而非处理本身，结论的有效性会受到根本性质疑。

区组化(blocking)

做法：

识别已知的重要干扰源：预先知道某些因素

（如：实验动物的性别、不同批次的原材料、不同操作员、不同的班次、试验田的土壤肥力梯度、患者的年龄层）会显著影响实验结果。

划分区组：根据这些已知的干扰源，将相似的实验单元聚集在一起，形成一个个同质的“区组”（或称为“区块”）。例如：按性别分公鼠区组和母鼠区组；按土壤肥力高低分不同地块区组；按年龄段分患者区组；白班夜班。

区组内随机化：在每个区组内部，对单元进行随机化分配，使它们接受不同的处理。这保证了在每个受控的干扰源水平下，处理都是随机分配的。

在区组内还应该用随机化的方法进行试验顺序及试验单元分配的安排。

什么时候用分区组，什么时候用随机化呢?

我们在试验的设计中应遵照下列原则：

能分区组者则分区组，不能分区组者则随机化

这样来看，这道题就是送分题了

答案选ABD

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