实验设计的基本原理
科学实验的原理与方法
科学实验的原理与方法一、科学实验的基本原理1.实证性原理：科学实验应以实证为基础，通过观察、实验等方法，获得可靠的证据，从而验证或否定科学假说。
2.严谨性原理：科学实验应具有严谨的实验设计、实验操作和数据处理，确保实验结果的可靠性和有效性。
3.可重复性原理：科学实验应具备可重复性，即在相同的实验条件下，其他人能够重复实验并得到相似的结果。
4.控制变量原理：在进行科学实验时，应尽可能地控制实验过程中的无关变量，以便研究某一变量对实验结果的影响。
二、科学实验的方法1.观察法：通过肉眼或仪器对实验对象进行系统的感知、考察和描述，以获取科学事实。
2.实验法：利用一定的仪器设备，在人为控制或模拟的条件下，对实验对象进行观察和分析，以验证科学假说。
3.调查法：通过问卷、访谈等方式，收集研究对象的相关信息，进行整理、分析和归纳，以得出科学结论。
4.比较法：通过对不同事物或现象的比较，找出它们的相同点和不同点，揭示事物的内在联系。
5.假设法：根据已有的科学知识，对某一现象提出可能的解释，作为进一步研究的依据。
6.模型法：通过构建模型来揭示实验对象的内在规律，模型可以是物理模型、概念模型、数学模型等。
7.分类法：根据事物的相似性和差异性，将事物划分为不同的类别，从而揭示事物的内在联系。
三、科学实验的操作步骤1.明确实验目的：确定实验要解决的问题和预期达到的目标。
2.提出实验假设：根据已有的科学知识，对实验现象提出可能的解释。
3.设计实验方案：确定实验方法、实验步骤和所需材料、仪器。
4.实施实验：按照实验方案进行实验操作，收集实验数据。
5.分析实验结果：对实验数据进行处理和分析，得出实验结论。
6.评估实验：对实验过程和实验结果进行评价，提出改进措施。
7.撰写实验报告：整理实验数据和实验结论，撰写实验报告。
四、科学实验的评价1.实验设计的合理性：实验方案应具有科学性、可行性和严谨性。
2.实验操作的准确性：实验操作应规范、准确，避免误差。
贝叶斯实验设计
贝叶斯实验设计贝叶斯实验设计是一种基于贝叶斯统计理论的实验设计方法，通过考虑先验信息和数据获取后验信息来不断更新实验设计和结果分析，以提高实验效率和精度。
本文将从贝叶斯实验设计的基本原理、应用领域、实施步骤等方面进行阐述，以便读者更全面地了解贝叶斯实验设计的概念和实际应用。
一、贝叶斯实验设计的基本原理贝叶斯实验设计基于贝叶斯统计理论，其核心概念是先验信息和后验信息。
在传统的实验设计中，通常会根据已有的数据建立模型，然后设计实验来收集新的数据，最后根据这些新数据来更新模型。
而贝叶斯实验设计则在模型建立之前，就考虑到了先验信息的作用，将先验信息融入到实验设计和结果分析中，不断更新模型，使之更贴近现实情况，提高实验的效率和精度。
二、贝叶斯实验设计的应用领域贝叶斯实验设计在各种领域都有着广泛的应用，特别适合在数据不充分或者模型复杂的情况下进行实验设计。
例如在医学研究中，疾病的预测和治疗效果的评估往往需要考虑到患者的先验信息，贝叶斯实验设计可以更准确地进行实验设计和结果分析。
在工程和科学研究中，复杂的系统建模和参数估计也可以使用贝叶斯实验设计来提高实验的效率和精度。
贝叶斯实验设计在市场营销、金融风险管理、环境监测等领域也有广泛的应用。
三、贝叶斯实验设计的实施步骤贝叶斯实验设计的实施步骤通常包括以下几个方面：1.确定先验信息：首先需要明确先验信息的来源和内容，可以通过历史数据、专家经验或者文献资料等手段获取先验信息。
2.建立模型：在考虑到先验信息的基础上，建立模型来描述研究对象和参数之间的关系，通常会使用贝叶斯统计模型来进行建模。
3.设计实验：根据建立的模型和已有的先验信息，设计合适的实验来收集新的数据，通常会采用正交实验设计或者贝叶斯优化设计等方法。
4.收集数据：按照设计好的实验方案进行数据的收集和实验的实施。
5.更新模型：根据新的数据更新模型，获取后验信息，并用后验信息指导下一轮实验的设计和数据的收集。
化学实验的基本原理是什么？
化学实验的基本原理是什么？
化学实验是科学研究中非常重要的一部分。
它通过观察和分析物质在特定条件下的化学变化来获取有关物质性质和反应机理的信息。
化学实验的基本原理可以总结为以下几点：
1. 正确的实验设计：在进行化学实验之前，必须进行合理的实验设计。
这包括确定实验目标、选择适当的实验方法和仪器、设计实验步骤和控制变量等。
合理的实验设计可以确保实验的可重复性和准确性。
2. 准确的实验操作：在进行化学实验时，需要遵循正确的实验操作步骤。
这包括准备实验所需的物质和仪器、量取物质的准确称量、按照实验步骤进行反应和观察等。
准确的实验操作可以避免误差的发生，保证实验结果的可靠性。
3. 安全第一：在进行化学实验时，安全是非常重要的。
必须遵循实验室的安全规范和操作规程，正确使用安全设备和防护措施，避免对人身安全和环境造成危害。
4. 数据分析和结果解释：在化学实验结束后，需要对实验数据进行分析和结果解释。
这包括计算实验数据的平均值、标准偏差等统计指标，比较实验结果与理论预期的差异，并进行合理的解释和讨论。
综上所述，化学实验的基本原理包括正确的实验设计、准确的实验操作、安全第一和数据分析和结果解释。
通过遵循这些原理，可以获得可靠的实验结果，并推动化学科学的发展。
（字数：190）。
磁悬浮实验的基本原理和设计思路
磁悬浮实验的基本原理和设计思路一、悬浮原理磁悬浮实验的基本原理是利用磁力的相互作用，使物体在空气中悬浮。
具体来说，磁悬浮实验是通过电磁感应的方式产生一个交变电流，这个电流会产生一个变化的磁场。
当物体放置在这个变化的磁场中时，它会受到一个向上的推力，从而使物体悬浮在空气中。
二、设计思路1. 系统结构磁悬浮实验系统主要由以下几部分组成：控制系统、传感器、电源、导轨和载体。
其中，控制系统负责控制电源输出和传感器采集数据；传感器用于检测载体位置和速度；电源提供所需的电能；导轨是载体运动的基础；载体则是被悬浮在导轨上的物体。
2. 系统工作原理系统工作原理如下：（1）控制系统通过传感器采集载体位置和速度信息，并将其送回控制器。
（2）控制器根据采集到的信息计算出所需输出的电流，并将其发送给电源。
（3）电源根据控制器发送过来的信号输出相应大小和方向的电流。
（4）导轨上的线圈受到电流的作用，产生一个变化的磁场。
（5）载体中的磁体受到变化的磁场作用，产生一个向上的推力，使其悬浮在导轨上。
（6）载体位置或速度发生变化时，传感器会重新采集信息，控制系统会重新计算输出电流，并将其发送给电源，以保持载体在正确位置上悬浮。
三、关键技术1. 控制系统控制系统是整个磁悬浮实验中最关键的部分之一。
它需要能够准确地控制电源输出和传感器采集数据，并根据采集到的数据计算出所需输出的电流。
因此，在设计控制系统时需要考虑如何提高控制精度、降低噪声干扰等问题。
2. 传感器传感器是另一个关键技术。
它需要能够准确地检测载体位置和速度，并将这些信息反馈给控制系统。
常用的传感器包括霍尔元件、光电开关等。
在选择传感器时需要考虑其精度、响应速度等因素。
3. 电源磁悬浮实验中需要使用高频交流电源。
在选择电源时需要考虑其输出电流大小和稳定性等因素。
4. 导轨导轨是载体运动的基础，因此其设计也非常重要。
常用的导轨包括线圈导轨和永磁导轨两种。
在选择导轨时需要考虑其制造工艺、成本等因素。
如何做建筑平面方案设计实验原理
建筑平面方案设计实验原理一、建筑平面方案设计的基本原理1. 空间功能需求：建筑物是为人类活动提供场所的空间载体，因此在进行建筑平面方案设计时，首要考虑的是建筑物的功能需求。
设计者需要对建筑物的使用功能、使用人群、使用频率等方面进行充分的调研和分析，以确定建筑物的主要使用功能和空间分区需求。
2. 空间布局优化：在确定建筑物的功能需求之后，设计者需要进行空间布局的优化设计。
通过合理的平面布局，可以有效地提高建筑物的使用效率和使用舒适度。
同时，合理的平面布局也能够为建筑物的整体形态和空间氛围增添美感和视觉效果。
3. 空间流线设计：建筑物内部的空间流线对于建筑物的使用效率和使用便捷性至关重要。
设计者需要通过合理的空间流线设计，确保建筑物内部各功能空间之间的联系通畅、便捷、流畅，避免出现空间交通堵塞或不便等问题。
4. 观感效果优化：建筑平面方案设计不仅要考虑到建筑物的功能需求和使用效率，还要考虑到建筑物的观感效果。
通过合理的空间结构和材料选择，可以有效地优化建筑物的外观美观度和空间氛围，增强建筑物的形象感和品质感。
二、建筑平面方案设计的实验原理1. 空间功能需求分析实验：在建筑平面方案设计的初期阶段，设计者可以通过调研问卷、访谈等方式收集建筑物的使用功能需求和对空间布局的要求。
然后，设计者可以借助虚拟现实技术、三维建模软件等工具进行空间功能需求分析的模拟实验，以模拟不同的功能需求下的空间布局效果和使用效率，从而找出最优的建筑平面方案设计方案。
2. 空间布局优化实验：在确定了建筑物的功能需求和空间流线之后，设计者需要进行空间布局的优化设计。
设计者可以借助实验室模型、仿真软件等工具，模拟不同的空间布局方案的效果，并评估其使用效率、视觉效果、空间流线等方面的优缺点。
通过比较和分析不同方案的实验结果，设计者可以找出最优的建筑平面方案设计。
3. 空间流线设计实验：建筑物内部的空间流线对于建筑物的使用效率和使用便捷性至关重要，设计者可以通过模拟实验来评估不同的空间流线设计方案的优劣。
双因素随机区组实验设计
双因素随机区组实验设计随机区组实验设计是一种常用的实验设计方法，用于研究两个或多个因素对实验结果的影响。
其中，双因素随机区组实验设计是一种常见的设计方法，用于研究两个因素对实验结果的影响。
本文将介绍双因素随机区组实验设计的基本原理、步骤和应用。
一、基本原理双因素随机区组实验设计的基本原理是将实验对象按照某种规则分成若干个区组，然后在每个区组内随机分配不同的处理组合，以消除区组间的差异，减小误差的影响。
通过对每个处理组合进行实验观测，得到实验结果，进而分析不同因素对结果的影响。
二、步骤双因素随机区组实验设计的步骤如下：1. 确定研究目的：明确要研究的两个因素，以及对实验结果的影响。
2. 确定区组数和处理组合：根据实验要求和资源限制，确定区组数和每个区组的处理组合。
一般情况下，区组数要足够多，以减小误差的影响。
3. 随机分配处理组合：将每个区组内的处理组合按照随机的方式分配给实验对象。
4. 进行实验观测：对每个处理组合进行实验观测，记录实验结果。
5. 分析实验结果：使用统计方法对实验结果进行分析，确定不同因素对实验结果的影响。
6. 得出结论：根据分析结果，得出对两个因素的影响结论。
三、应用双因素随机区组实验设计广泛应用于各个领域的研究中。
下面以农业领域为例，介绍该设计方法的应用。
假设研究的两个因素分别是施肥水平和灌溉水量，研究目的是研究不同施肥水平和灌溉水量对作物产量的影响。
首先，将试验田划分为若干个区组，每个区组的土壤和气候条件尽量相似。
然后，随机分配不同施肥水平和灌溉水量的处理组合给每个区组。
在实验过程中，记录每个处理组合的作物产量。
通过对实验数据的分析，可以得出不同施肥水平和灌溉水量对作物产量的影响。
例如，当施肥水平为A级，灌溉水量为B级时，作物产量最高。
而当施肥水平为C级，灌溉水量为D级时，作物产量最低。
通过双因素随机区组实验设计，我们可以更加全面地了解两个因素对作物产量的影响，为农业生产提供科学依据，优化施肥和灌溉管理策略，提高作物产量。
试验设计的基本原理和方法
第一节实验设计的基本原理和方法一．实验设计的基本程序实验设计是通过学生自行设计实验去了解科学研究的基本过程，其主要功能是训练学生的实验研究能力。
它对加深理解课堂讲授的已知规律和应用已知规律去探讨研究未知世界有重要作用。
因此指导学生完成一个好的实验设计对培养研究型、创造型人才有重要的意义。
实验研究基本程序大致包括立题、实验设计、实验和观察、实验结果处理和分析及得出研究结论。
（一）立题立题是确定所要研究的课题，是研究设计的前提，决定研究方向和内容。
立题的过程是创造性的思维过程，它包括选题和建立假说。
1．选题一个好的选题应该具有目的性、创新性、科学性及可行性。
目的性是指选题应明确、具体地提出要解决的问题，必须具有明确的理论或实际意义。
选题越具体明确，说明选题者的思维越清楚。
创新性是指发现新的规律和现象，提出新见解、新技术、新方法和新理论，或是对原有的规律、技术或方法进行修改完善。
科学性是指选题应有充分的科学依据，要与已证实的科学理论和科学规律相符合。
一个好的选题必须符合自然科学的基本原理，不应脱离科学规律作无根据的胡思乱想。
可行性是指选题应考虑研究者的技术水平和所在实验室客观条件，去选择力所能及的课题。
要综合考虑研究者的学术水平、技术水平和实验室条件及研究基础，盲目地求大、求全和求新最终只能纸上谈兵，无从下手。
因此，选题过程中要查阅大量的文献资料和实验资料并进行分析研究，了解前人和别人对有有关课题已做的工作、取得的成果和尚未解决的问题。
只有充分了解最新的研究进展和动向，在进行综合分析的基础上，找出研究课题的关键，从而建立假说及确定研究课题。
2．假说的建立假说是预先假定的答案或解释，也是实验研究的预期结果。
科学的假说是关于事物现象的原因、性质或规律的推测，其建立需要运用对立统一的观点进行类比、归纳及演绎等一系列逻辑推理过程。
一旦课题选定后，就要建立这个课题的假说，假说是课题研究重要的思想理论准备，是实验设计的前提和依据，在假说的指导下，实验设计就更具有目的性、计划性和预见性，就可全方位的周密、细致地安排实验设计的各个方面。
【试验设计】试验设计原理及其七个步骤
【试验设计】试验设计原理及其七个步骤试验设计是一种确定影响过程的因子和过程输出之间关系的动态方法。
换句话说，试验设计常被用来寻找因果关系。
为优化输出而对过程输入进行管理时，这些信息是必要的。
试验设计（DOE）源于20世纪20年代育种科学家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成而使试验设计在工业界得以普及、发扬光大者, 却非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
试验设计是一种确定影响过程的因子和过程输出之间关系的动态方法。
换句话说，试验设计常被用来寻找因果关系。
为优化输出而对过程输入进行管理时，这些信息是必要的。
试验设计的理解首先需要一些统计工具知识和试验的概念。
虽然可以使用很多软件程序来分析试验设计，但是对于试验者来说，理解基本的试验设计概念对于试验设计的正确应用是很重要的。
试验设计三个基本原理实验设计的3个基本原理为重复、随机化以及区组化。
重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质，即随机化和区组化。
随机化，是指试验材料的分配和试验的各个试验进行次序都是随机地确定。
统计方法要求观察值（或误差）是独立分布的随机变量。
随机化通常能使这一假定有效。
把试验进行适当的随机化亦有助于“均匀”可能出现的外来因素的效应。
区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。
一个区组就是试验材料的一个部分，相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似。
区组化牵涉到在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。
试验设计七步骤第一步确定目标我们通过控制图、故障模式分析、失效分析、因果分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点。
对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作。
对于生产型企业，试验设计的进行可能会打乱原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的任务。
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实验设计的基本原则在实验设计中，应当严格遵守对照、随机、重复和均衡四个基本原则。
1、对照的原则1）设立对照的意义设立对照组的的意义在于使实验组和对照组内的非处理因素的基本一致，即均衡可比。
对照的意义还可以用以下符号表达：实验效应是与混在一起的，实验设计的主要任务是如何使能单独显示出来。
设立对照，使实验中两组（或多组）的均衡，即。
这样，实验组的效应就可以显示出来。
：处理因素；与：相同的非处理因素；：与之差；：实验效应，与是与的影响结果；：与之差的效应。
这样，通过对照就消除了非处理因素对实验效应的影响。
2）对照的基本形式对照的形式有多种，可根据研究目的和内容加以选择，常用的有下列几种。
（1）空白对照对照组不施加任何处理因素。
例如，观察某种疫苗预防肾综合征出血热的效果，选择人口数量和构成、发病水平、地理环境、主要宿主鼠类基本相似的两个疫区，一个作为试验区，在人群中接种疫苗，另一个作为对照区，不施加任何干预措施，处理因素完全空白。
这种对照只有在处理因素很强，非处理因素很弱的情况下才能使用。
在临床试验中，一般不用空白对照。
（2）实验对照对照组不施加处理因素，但施加某种实验因素。
如观察赖氨酸对儿童发育的影响，实验组儿童课间加食含赖氨酸的面包，对照组儿童课间加食不含赖氨酸的面包。
处理因素是赖氨酸，非处理因素的面包量两组是相同的。
（3）标准对照不设立专门的对照组，而是用现有标准值或正常值做对照。
在临床试验中常以某疗法为标准对照组，这种对照应注意标准组必须是代表当时水平的疗法，切不可用降低标准组的方法使实验效应提高。
但实验研究一般不用标准对照，因为实验条件不一致，常常影响对比效果。
（4）自身对照对照与实验在同一受试者身上进行，如用药前后作为对比。
一般情况下还要求设立平行对照组。
（5）相互对照这种对照不设立对照组，而是两个或几个试验组相互对照。
例如用莫雷西嗪治疗冠心病、高血压、心肌病和失调症引起的室性早搏时，设立冠心病组、高血压组、心肌病组和失调症组四个治疗组，相互比较它们的疗效。
（6）配对对照把研究对象条件相同的两个配成一对，分别给以不同的处理因素，对比两者之间的不同效应。
配对对照常用于动物实验，临床试验也可采用，但严格地说，很难找到相同或十分相似的对子。
（7）历史对照以本人过去的研究或他人研究结果与本次研究结果做对照。
除了非处理因素影响较小的少数疾病外，一般不宜使用这种对照。
用时要特别注意资料的可比性。
2、随机的原则1）随机的意义所谓随机，就是每一个受试对象都有同等的机会被分配到任何一个组中去，分组的结果不受人为因素的干扰和影响。
实验设计中必须贯彻随机化原则，因为在实验过程中许多非处理因素在设计时研究者并不完全知道，必须采用随机化的办法抵消这些干扰因素的影响。
2）随机化的实施实验设计中所指的总体不是泛指的无限总体，而是根据研究假设的要求规定的纳入标准，如动物的体重、年龄、病人的病情、经济条件、父母的文化程度等所选择的受试对象（即本次实验的有限总体），再把这些受试对象随机分入实验组和对照组中，以增强可比性，称为随机分配（randomized allocation）。
随机化的实施就是如何进行随机分配。
随机化的方法有多种，最简单的如抽签。
但在实验设计中广泛应用随机数字表和随机排列表。
（1）随机数字表和随机排列表随机数字表表内数字相互独立，全部数字无论从横行、纵行或斜向等各种顺序均呈随机状态。
因此，使用时可从任何一个数字开始，按任意一个顺序录用。
例如，拟将12只大鼠随机分入甲、乙两组，每组6名。
应先把受试者按体重由小到大编号，然后从随机数字表任意一处查出12个随机数，遇到相同的随机数则去掉（如从“随机数字表“第35行第1列向右查）。
并将随机数由小到大编秩（秩次R），令R为1～6者分入甲组，R为7～12者分入乙组。
动物编号123456789101112随机数字 69 92 06 34 13 59 71 74 17322755秩次R9 121628 10 113547分组结果乙乙甲甲甲乙乙乙甲甲甲乙随机排列表随机排列表比随机数字表更有实用性。
它可以简便地将受试对象随机分配到实验所要求的各组中去，也可以对处理因素进行随机排列，但不适用于随机抽样研究。
本表共有n分别为10、20、30、40、50、100等不同自然数排列而成的六种随机排列表，本教材引用n为20的随机排列表。
是每行或每列数字与顺序的等级相关系数，越小表示数字排列随机化程度越好。
例如，将10只小鼠随机分入甲、乙两组。
先将小鼠按体重由小到大编号，然后任意取n为20随机排列表中的任意一行或一列随机数，遇到大于或等于10的随机数则舍去。
本例取随机排列表中第6行，令单号分入甲组，双号分入乙组。
动物编号：12345678910随机数字：2814309675分组结果：乙乙甲乙甲乙甲乙甲甲所以，第3、5、7、9、10只小鼠被分入甲组，第1、2、4、6、8只小鼠被分入乙组。
（2）几种常用随机分组方法大样本完全随机分组适用于每组例数大于100时的情况。
方法是每个受试者给一个3位数的随机数，规定随机数区间：分两组（等概率）000～499500～999分三组（等概率）000～332333～665666～998分四组（等概率）000～249250～499500～749750～999分五组（等概率）000～199200～399400～599600～799800～999余类推，多余的随机数可忽略，如分三组时取000～998，分六组时取000～995之间的随机数。
在有些特殊情况下需进行不等概率分组时，可按比例调整随机区间。
如按1:2分组，A组的随机数区间为000～333，B组为334～999；按1:3分组，A组为000～249，B组为250～999。
在临床试验中，不等概率分组的比例不能超过1:3。
表13.1是1:2完全随机分组举例。
表13.1300例受试者1:2完全随机分组举例受试者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (300)随机数849 140 539 006 860 347 323 387 563 678 253 (961)处理 B A B A B B A B B B A … B表13.2等概率随机分组例数分布的抽样试验随机数区间总例数100 200 300 400 600 800 1000 1500 2000000～09911 23 30 36 58 77 93 144 191 100～1996 17 29 38 54 68 90 137 180 200～29914 25 35 47 70 92 113 172 226 300～3999 20 30 42 59 87 106 157 216 400～49910 23 39 50 72 92 118 165 218 500～59912 23 34 43 69 90 112 146 193 600～69910 18 28 34 52 79 95 149 203 700～7999 17 28 39 62 79 99 147 189 800～8996 12 17 31 45 66 83 138 193 900～99913 22 30 40 59 70 91 145 191最小例数分2组50 92 137 187 287 384 480 725 969 （50）（100）（150）（200）（300）（400）（500）（750）（1000）分5组17 34 47 71 104 136 174 281 371 （20）（40）（60）（80）（120）（160）（200）（300）（400）备注：括号内为每组理想例数。
对于完全随机分组，各组例数没有必要调整到理想情况（如等概率分组两组例数相等）。
表13.2的抽样试验结果还说明，当每组例数达到100例时，各组例数应该是大体相当的。
万一出现比例严重失衡的情况，如200例等概率分组时，出现85:115或更不平衡的情况（出现概率小于0.05），需重新分组。
随机数区间总例数100 200 300 400 600 800 1000 1500 2000000～09911 23 30 36 58 77 93 144 191 100～1996 17 29 38 54 68 90 137 180 200～29914 25 35 47 70 92 113 172 226 300～3999 20 30 42 59 87 106 157 216 400～49910 23 39 50 72 92 118 165 218 500～59912 23 34 43 69 90 112 146 193 600～69910 18 28 34 52 79 95 149 203 700～7999 17 28 39 62 79 99 147 189 800～8996 12 17 31 45 66 83 138 193 900～99913 22 30 40 59 70 91 145 191 最小例数分2组50 92 137 187 287 384 480 725 969 （50）（100）（150）（200）（300）（400）（500）（750）（1000）分5组17 34 47 71 104 136 174 281 371 （20）（40）（60）（80）（120）（160）（200）（300）（400）备注：括号内为每组理想例数。
对于完全随机分组，各组例数没有必要调整到理想情况（如等概率分组两组例数相等）。
表13.2的抽样试验结果还说明，当每组例数达到100例时，各组例数应该是大体相当的。
万一出现比例严重失衡的情况，如200例等概率分组时，出现85:115或更不平衡的情况（出现概率小于0.05），需重新分组。
表13.3n个区组随机排列结果区组（入院时间）随机数随机数序号随机排列结果患者1 患者2 患者3 患者1 患者2 患者3 患者1 患者2 患者31 69 01 752 13 B A C2 18 65 81 1 23 A B C3 85 22 50 3 1 2 C A B4 88 50 76 3 1 2 C A B5 05 87 24 1 3 2 A C B6 90 64 16 3 2 1 C B A方法2当处理数k较小时（如k<5），由方法1得到的区组内处理的排序顺序可能出现重复，如表13.3中的区组3和4。
此时，可用表13.4中全排列顺序确定各区组的排列方式。
表13.4k=3，4时区组内处理的全排列K=3 1ABC 2ACB 3BAC 4BCA 5CAB 6CBAK=4 1ABCD 2ABDC 3ACBD 4ACDB 5ADBC 6ADCB7BACD 8BADC 9BCAD 10 BCDA 11 BDAC 12 BDCA13 CABD 14 CADB 15 CBAD 16 CBDA 17 CDAB 18 CDBA19 DABC 20 DACB 21 DBAC 22 DBCA 23 DCAB 24 DCBA例如，当k=3时，对5个区组内A，B，C三种处理进行随机排列。