常用的随机化方法
孟德尔随机化结果解读
孟德尔随机化结果解读随机化控制试验是评估医疗、教育、社会政策等干预措施效果的常用方法。
其中，孟德尔随机化是一种常用的随机化方法，其特点是在分组前先进行随机化，以保证组间的平衡性。
本文将从孟德尔随机化的原理、实施方法以及结果解读等方面探讨该方法在实践中的应用。
一、孟德尔随机化的原理孟德尔随机化是受到遗传学家孟德尔的启发而发展出来的一种随机化方法。
它的原理是先将研究对象随机分配到不同的组别中，然后再对不同组别进行干预或处理，最后比较各组别之间的差异，以评估干预措施的效果。
这种方法的优点在于能够消除组间差异的干扰，从而更加准确地评估干预措施的效果。
二、孟德尔随机化的实施方法孟德尔随机化的实施方法包括以下几个步骤：1. 确定研究对象首先需要确定研究对象，例如患有某种疾病的患者、参加某项教育活动的学生等。
2. 设计研究方案在确定研究对象后，需要设计研究方案，包括研究的目的、研究的假设、研究的方法等。
3. 随机分组在设计好研究方案后，需要对研究对象进行随机分组。
随机分组的目的是保证各组之间的平衡性，以消除组间差异的干扰。
4. 干预处理在随机分组后，需要对各组进行干预处理。
例如，对实验组进行某种药物治疗，对对照组进行安慰剂治疗。
5. 比较差异在进行干预处理后，需要比较各组之间的差异，以评估干预措施的效果。
三、孟德尔随机化的结果解读在进行孟德尔随机化试验后，需要对结果进行解读。
解读结果的方法包括以下几种：1. 描述性统计分析描述性统计分析是对实验结果进行描述的方法，可以用于比较不同组别之间的差异。
例如，可以计算不同组别之间的平均值、标准差等指标，以描述各组别之间的差异。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是对实验结果进行推断的方法，可以用于判断实验结果是否具有统计学意义。
例如，可以进行假设检验、置信区间估计等方法，以判断实验结果是否具有显著性差异。
3. 效应量分析效应量分析是对实验结果进行效应量估计的方法，可以用于评估干预措施的效果大小。
临床试验专业术语
临床试验专业术语一、研究设计1.随机对照试验随机对照试验是一种常用的研究设计，用于评估新药物或治疗方法的疗效。
将研究对象随机分为两组，一组接受新药物或治疗方法，另一组接受安慰剂或标准治疗，然后比较两组之间的治疗效果。
2.盲法盲法是临床试验中常用的一种方法，旨在减少主观偏见的影响。
主要分为单盲和双盲两种。
单盲是指试验对象不知道自己所接受的治疗方法，而双盲是指连试验者也不知道试验对象所接受的治疗方法。
3.交叉试验交叉试验是一种特殊的研究设计，试验对象在一定时间内接受两种不同治疗方法，然后比较两种方法的疗效。
此种设计可减少个体差异对结果的影响。
二、样本选择1.纳入标准纳入标准是指符合一定条件的病患可以纳入临床试验中，以保证试验结果的可靠性。
纳入标准通常包括年龄、性别、病情严重程度等因素。
2.排除标准排除标准是指不符合一定条件的病患被排除在临床试验之外。
排除标准的制定旨在排除那些可能对试验结果产生干扰的因素。
3.随机化随机化是指将试验对象随机分配到不同的治疗组或对照组，以消除个体差异对试验结果的影响。
常用的随机化方法包括简单随机化、分层随机化等。
三、终点指标1.主要终点指标主要终点指标是评估治疗效果的重要指标，通常是临床症状改善、生存率延长等。
主要终点指标的选择应该与研究目的和疾病特点相符。
2.次要终点指标次要终点指标是评估治疗效果的次要指标，常用来辅助主要终点指标的评估。
次要终点指标通常是一些生物学指标、实验室检测结果等。
四、数据分析1.统计学方法统计学方法是对试验结果进行分析和解释的重要工具。
常用的统计学方法包括均数、标准差、t检验、方差分析等。
正确选择和应用统计学方法可以提高试验结果的可靠性和准确性。
2.生存分析生存分析是一种常用的数据分析方法，用于评估治疗方法对病患生存时间的影响。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier法、Cox 比例风险模型等。
五、伦理问题1.知情同意知情同意是指试验对象在充分了解试验相关信息后，自愿参与临床试验并签署相关文件。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法
一、完全随机化实验设计
完全随机化实验设计是指在实验过程中，采用完全随机方式将试验对象分配到对照组和试验组，从而对比实验效果的设计。
它包含完全随机化设计和均衡化设计，它们之间的主要区别是完全随机化设计有可能使得对照组和试验组的成员分布存在较大的不平衡，而均衡化设计将对照组和试验组的成员分布使尽可能保持平衡。
完全随机化实验设计有几个主要优点：其一，它可以有效消除实验过程中可能产生的变量因素的影响；其二，它可以更加有效的控制实验中潜在的变量因素；其三，它可以有效地消除可能存在的样本间的差异，以确保实验结果的准确度；其四，它可以使实验组的样本在实验结果中尽可能近似，从而提高实验结果的有效性。
完全随机化实验设计也有一些缺点，其一，它可能在实验过程中造成实验组和对照组的成员分布有较大的不平衡；其二，它可能在实验过程中出现实验组中一些变量的较大差异，从而影响实验结果的准确性。
二、分层实验设计
分层实验设计是使用层次实验设计技术，在实验中将试验对象分成若干层次，每个层次的对象具有较平均的特征，以控制实验结果的设计。
AI训练中的随机化方法 提高模型鲁棒性和性能的技巧
AI训练中的随机化方法提高模型鲁棒性和性能的技巧AI训练中的随机化方法——提高模型鲁棒性和性能的技巧随着人工智能（AI）的快速发展，训练出高性能、鲁棒性强的模型变得越来越重要。
随机化方法在模型训练中起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常用的随机化技巧，以提高AI模型的鲁棒性和性能。
一、数据增强数据增强是一种常见的随机化方法，它通过对原始数据进行随机变换来生成更多的训练样本。
这样做的好处是可以扩充训练集，减少过拟合的风险。
常见的数据增强技巧有：1. 图像翻转：随机将图像水平或垂直翻转，使得模型能够更好地适应镜像的输入。
2. 旋转和缩放：随机旋转和缩放图像，增加模型对于各种角度和尺度的适应能力。
3. 平移和裁剪：随机平移和裁剪图像，增加模型对于目标对象位置和大小的鲁棒性。
4. 噪声添加：向图像中添加随机噪声，模拟现实世界中的扰动，提高模型对噪声的容忍度。
二、参数初始化参数初始化是训练神经网络时的重要步骤，好的参数初始化方法能够提高模型的收敛速度和鲁棒性。
常用的参数初始化方法有：1. 随机初始化：将每个参数初始化为一个小的随机值，使得模型在训练过程中可以自行调整参数的取值。
2. 预训练初始化：使用预训练的模型权重作为初始参数，可以加快模型的收敛速度并提高鲁棒性。
3. 正交初始化：初始化权重矩阵时，保持它们之间的正交性，有助于减少互相关性，提高模型的泛化能力。
三、随机梯度下降随机梯度下降（SGD）是一种常用的优化方法，它通过随机选择小批量样本来估计梯度，从而更新模型的参数。
SGD的随机性使得模型能够避免陷入局部最优，从而找到更好的解。
以下是一些应用于SGD 的随机化技巧：1. 小批量采样：随机选择一个小批量的样本进行梯度估计和参数更新，可以减少计算开销并提高训练速度。
2. 学习率衰减：随着训练的进行，逐渐降低学习率，使得模型能够更好地适应数据分布的变化。
3. 动量更新：引入动量项来加速模型的收敛速度，并且更容易跳出局部最优。
AI训练中的随机化方法 提高模型鲁棒性和性能的技巧
AI训练中的随机化方法提高模型鲁棒性和性能的技巧AI训练中的随机化方法：提高模型鲁棒性和性能的技巧概述人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题。
在AI训练过程中，随机化方法是一种常用的技术手段，旨在提高模型的鲁棒性和性能。
本文将介绍AI训练中常用的随机化方法及其应用技巧，帮助读者理解和运用这些方法。
一、数据集随机化数据集的随机化是AI训练中常用的技术手段之一。
通过对数据集进行随机化处理，可以增加模型训练的多样性，减少模型过拟合的风险。
在数据集随机化中，有几个关键点需要注意：1. 随机化数据顺序：将训练数据的顺序打乱，可以有效地减少模型对数据顺序的依赖，提高其泛化能力。
2. 数据采样的随机化：在数据集中采样时，使用随机采样的方式可以均匀地选择数据样本，避免对某些特定类型的数据产生偏好，从而提高模型的鲁棒性。
3. 数据增强的随机化：数据增强是通过对原始数据进行一系列随机化操作，生成新的训练样本。
在应用数据增强时，可以通过随机选择增强操作类型和参数，进一步增加训练数据的多样性，提高模型性能。
二、权重初始化的随机化在神经网络的训练中，权重初始化起着至关重要的作用。
通过随机化权重的初始值，可以避免模型陷入不良的局部最优解，同时帮助模型更好地拟合训练数据。
以下是常用的权重初始化随机化方法：1. 高斯分布初始化：使用高斯分布随机初始化权重，可以将权重初始值设置为满足正态分布的随机数，这有助于增加模型的多样性。
通过调整高斯分布的均值和标准差，可以控制权重的初始范围。
2. Xavier和He初始化：Xavier和He初始化方法是根据激活函数的特性提出的。
通过根据输入和输出神经元数量调整网络权重的初始标准差，可以使得权重在不同层之间的流动更加顺畅，有助于提高模型的训练效果。
3. 随机正交初始化：随机正交初始化方法通过使用正交矩阵来随机初始化权重，使得权重之间的耦合度较低。
这种初始化方法可以在初始阶段增加模型的不确定性，加快收敛速度，提高模型的性能。
随机主动对照试验原理
随机主动对照试验原理随机主动对照试验是一种在医药领域广泛应用的临床试验方法，其目的是评估新药或治疗手段的有效性和安全性。
该方法通过随机化分组、主动对照、盲法、设立剂量和疗程等措施，以消除偏倚和主观因素的影响，确保试验结果的客观性和可靠性。
一、随机化分组随机化分组是试验的关键环节，其目的是将研究对象随机分配到试验组和对照组，以平衡潜在的混杂因素对试验结果的影响。
在随机化分组过程中，应保证分组后的各组间具有可比性，以避免产生选择性偏倚。
常用的随机化方法包括随机数字表法、分层随机法等。
二、主动对照主动对照是指对照组接受一种已知有效的对照措施，其目的是在保证试验组和对照组具有可比性的基础上，评估新药或治疗手段的疗效。
对照组和试验组的疗效差值可以反映新药或治疗手段的有效性。
如果没有对照措施，就无法确定新药或治疗手段的有效性。
三、盲法盲法是指在试验过程中，研究对象、研究者及数据分析人员对研究对象分配到试验组还是对照组不知情的一种方法。
盲法的目的是消除主观偏倚对试验结果的影响。
根据盲法实施的程度，可分为单盲、双盲和三盲。
其中双盲是最常用的盲法，即研究对象和研究者在试验过程中都不知道研究对象属于哪一组。
四、设立剂量和疗程设立剂量和疗程是试验中非常重要的环节。
在试验前，应根据预实验结果和文献资料确定合理的剂量和疗程。
剂量的选择应考虑到有效性、安全性和可行性等因素。
疗程的设定应足够长以观察到疗效，同时也不能过长以避免不必要的副作用和成本。
五、安全性与有效性评估安全性与有效性评估是临床试验的目的之一。
在试验过程中，应对研究对象进行密切观察，记录不良事件和严重不良事件的发生情况，并对这些事件进行因果关系判断。
安全性评估还包括对研究对象的生命体征、实验室指标等进行监测和分析。
有效性评估主要通过临床疗效指标进行衡量，如治愈率、缓解率、生存期等。
通过对这些指标的分析，可以得出新药或治疗手段的有效性和安全性结论。
总之，随机主动对照试验是临床试验中非常关键的方法之一，其目的是评估新药或治疗手段的有效性和安全性。
临床试验随机化方法
临床试验随机化方法
临床试验随机化方法是为了减少系统偏差和增加研究结果的可靠性而采用的一种方法。
常见的临床试验随机化方法包括以下几种：
1. 简单随机化方法：将参与试验的个体按照某种随机方法分配到不同的处理组或对照组中。
常见的简单随机化方法包括随机数字表法、随机数字发生器等。
2. 分层随机化方法：根据一定的特征对参与试验的个体进行分层，然后在每个分层中进行独立的简单随机分配。
这种方法可以提高样本的代表性，并减少组间的差异。
3. 区组随机化方法：将参与试验的个体按照特定的区域或单位进行分组，然后在每个区组中进行随机分配。
这种方法可以减少区域或单位内的偏差，并提高结果的可靠性。
4. 簇随机化方法：将具有相同特征的个体组成簇，然后在每个簇中进行随机分配。
这种方法适用于多中心试验或群体试验，可以减少组间的交叉污染效应。
5. 交叉随机化方法：将参与试验的个体按照某种随机方法分配到不同的处理组中，然后在一定的时间间隔后将其重新分配到其他处理组中。
这种方法可以消除个体间的差异，并减少时间效应的干扰。
通过合理选择和使用临床试验随机化方法，可以有效地减少系统偏差和提高试验结果的可靠性，从而更准确地评价治疗效果和进行决策。
随机化的方法包括哪三种
随机化的方法包括哪三种随机化是一种经常在科学、统计学和实验设计中使用的方法，以确保实验的结果具有客观性和可靠性。
随机化的主要目的是减少偏差的可能性，确保样本的选择是随机的和代表性的，从而提高实验的可靠性和推广性。
以下将介绍随机化的三种常用方法。
1. 简单随机化：简单随机化是最基本也是最容易实施的一种随机化方法。
在简单随机化中，试验单位被随机分配到不同的处理群组。
这种随机化方法可以通过使用随机数表、计算机软件或决策者在不了解试验单位的信息的情况下进行。
简单随机化的主要优势在于其简单性和公平性，每个试验单位都有相等的机会分配到不同的处理条件中。
但是，简单随机化不能保证样本之间的平衡，因此在小样本情况下，可能会出现一些差异。
2. 分层随机化：分层随机化是一种常见且有效的随机化方法。
在分层随机化中，样本根据其特征或变量被分成几个群组，然后在每个群组中进行随机分配。
这种方法可以确保每个群组中的样本在处理群组中具有相似的特征或变量。
例如，在医学研究中，可以将病人分为不同的年龄组，然后对每个年龄组进行随机分配。
这样可以保证每个处理组中的年龄分布大致相似，使得研究结果更具可靠性和可推广性。
3. 配对随机化：配对随机化是一种特殊的随机化方法，适用于需要考虑试验单位之间相关性的情况。
在配对随机化中，试验单位被一一配对，然后随机分配到处理和对照组中。
这种方法可以减小两组在配对变量上的差异，从而提高实验结果的精确性和可靠性。
例如，在药物研究中，可以将具有相似症状或疾病严重程度的病人配对，然后将每对病人中的一位随机分配到接受药物治疗的组中，将另一位病人分配到对照组中。
这样可以控制一些潜在的干扰因素，提高结果的可信度。
总而言之，随机化是科学研究和实验设计中非常重要的一种方法。
通过随机化，可以确保样本的选择是随机的、客观的和代表性的，从而提高研究的可靠性和推广性。
简单随机化、分层随机化和配对随机化是常用的随机化方法，每种方法都有自己的优势和适用场景。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
常用的随机化方法一、随机化的重要性随机化是指每个受试单位以概率均等的原则，随机地分配到实验组与对照组。
例如将30只动物等分为3组，对其中每只动物来说，分到甲组、乙组、丙组的概率都应是三分之一。
如果违背随机的原则，不论是有意或无意的，都会人为地夸大或缩小组与组之间的差别，给实验结果带来偏性。
例如在营养学研究中，有的以实验动物体重增加情况作为饲料营养价值高低的标志。
但体重的增加还同动物健康状况、食量大小等因素有密切关系。
如果在实验研究之前，实验者希望某组获得较理想的结果，于是将那些雄性的、健康状况最佳的、食量最大的动物都分到该组，这就是有意夸大了组间差别，必须造成实验结果虚假和不稳定。
为了避免此类偏性，随机化就是一个重要手段。
如本例，要求分配到各组的动物必须性别相同，体重相近，健康状况相似。
总之要使各处理组非实验因素的条件均衡一致，以抵消这些非实验因素对实验结果的影响。
强调实验设计要遵守随机化原则，还有一个理由，就是只有合乎随机原则的资料才能正确应用数理统计上的各种分析方法，因为数理统计各种理论公式都是建立在随机化原则基础上的。
那些事先加入主观因素，以致不同程度失真的资料，统计方法是不能弥补其先天不足的，得出的结论也必然是错误的。
二、随机分组举例数理统计学家根据概率论的原理编制了随机数字表(附表17)与随机化分组表(附表18)，它们都是科研工作中用于随机化的工具表。
现举例说明其用法，并介绍几种简单而常用的实验设计。
(一)配对设计配对设计是将受试对象按某些特征或条件配成对子，然后分别把每对中的两个受试对象随机分配到实验组与对照组(或不同处理组)。
这种设计的优点是能缩小受试对象间的个体差异，从而减少实验误差，提高实验效率。
受试对象配对的特征或条件，主要是指年龄、性别、体重、环境条件等非实验因素，不要以实验因素作为配对条件。
如在动物实验中，常把窝别或性别相同、原始体重相近的两头动物配成对子；在人群试验中，有时把性别相同、年龄相近、生活或工作条件相似的两人配成对子。
在某些医学实验中，常就同一受试对象作比较，称为同体比较或自身对照，例如同一组病人用某药治疗前后某项指标的比较，同一批受试对象施加某种处理因素后不同部位或不同器官变化情况的比较，同一批检品施以不同检测方法或培养方法所得结果的比较，等等。
从统计方法上说，这也属于配对实验。
采用配对设计时，实验者在整个实验过程中，必须始终能辩认属于同一对子的是哪两头动物，因此动物编号是非常重要的。
记录实验数据应保持每对的一一对应关系，不能错乱或缺失。
否则，就失去配对设计的意义了。
例11.1 设有动物20头，要求按配对设计分为甲、乙两组。
先将同性别、同体重(或体重非常接近)的两头动物配成一个对子，共配成10对，并依次编为(1)-(10)号，然后从附表17“随机数字表”的任何一页、任何一处开始，依一定方向抄下10个数字，依次排在配对号下。
本例由附表17第(1)页第六横行第一个数字起向右抄录10个数字。
凡随机数字为单数者，该对子中的第一头动物分入甲组，而同对子中的另一头动物则归入乙组；若随机数字为双数，就把该对子中的第一头动物分入乙组，而同对子中的另一头动物则归入甲组。
于是本例分配结果如下：配对号(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)随机数字16 22 77 94 39 49 54 43 54 82第一头动物组别乙乙甲乙甲甲乙甲乙乙第二头动物组别甲甲乙甲乙乙甲乙甲甲配对设计使用附表18“随机化分组表”也是很方便的。
若对子数在10对以内，可使用该表第(1)页，不足10对，例如只有8对，则弃去其中大于8的数字；若为11―20对，可使用该表第(2)页，不足20对，例如只有15对，则将其中大于15的数字舍弃；余类推。
上例配成对子后，从该表第(1)页的任意一方抄录任意一个纵行或横行的10个数字，依次排列在配对号下，仍按上述分组方法确定每对动物的组别。
(二)完全随机设计完全随机设计是将实验对象完全随机地分配到实验组与对照组或几个对比组中去，其设计和统计处理都比较简单，但实验效率较低。
按实验的内容和要求。
各组例数可相等或不等。
例11.2 设有同性别、体重在一定范围内的健康动物20头，试用完全随机方法等分为甲、乙两组。
先将动物按原始体重由小至大依次编为(1)至(20)号，然后从随机数字表上抄录随机数字。
假定本例自第(2)页第五纵行第一个数字起，向下抄20个数字。
令随机数字的单数代表甲组，双数(0也作为双数)代表乙组。
结果分到甲组的只有9头动物，分到乙组的却有11头动物。
因此乙组要调整一头动物到甲组去。
调整动物组别，仍要用随机方法来决定。
于是再向下抄录第21个数字是21，用11除之，得余数为10，我们把第十个“乙”改为“甲”，即把第(19)号动物调整到甲组，经过调整，两组动物数相等了。
动物编号(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)随机数字67 54 46 69 26 69 82 89 15 87 组别甲乙乙甲乙甲乙甲甲甲调整组别动物编号(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)(18)(19)(20)随机数字46 59 22 40 66 35 84 57 54 30组别乙甲乙乙乙甲乙甲乙乙调整组别甲从上面的例子可以看到，随机数字虽属随机，但有的数字均匀性不够理想，以致分得的各组例数常不相等，不得不进行调整，增加了使用时的困难。
若用附表18随机化分组表则较简便。
仍如上例，因共有20头动物，所以应使用该表第(2)页。
假定我们取其中第2组随机数字，仍令单数代表甲组，双数代表乙组，于是分配结果如下：动物编号(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)随机数字19 04 03 15 13 10 17 12 09 16 组别甲乙甲甲甲乙甲乙甲乙动物编号(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)(18)(19)(20)随机数字05 02 06 11 08 20 07 18 01 14 组别甲乙乙甲乙乙甲乙甲乙例11.3 设有同性别、体重在一定范围内的健康动物18头，要求等分为甲、乙、丙三组。
按前面的方法给动物编号。
本例从附表17(5)第十一横行与第二十纵行相交处的数字起，向左抄下18个数字。
因为要分成三组，所以每个随机数目要用3来除(若分四组即用4来除，余类推)，并写下余数。
如果被除数小于除数，商数为0，那么被除数即为余数；如果被除数为0，余数亦为0。
然后按余数分组：余数为1，即将动物归入甲组；余数为2，归入乙组；余数为0，归入丙组(分四组时，余数为3归入丙组，余数为0归入丁组，余类推)。
分组结果，甲、乙两组各有5头动物，而丙组有8头动物。
要使三组动物相等，则须将丙组的两头动物调整给甲、乙组各一头。
我们仍接着向左抄录两个数目，得83、89。
先用8(因为丙组有8头动物)去除83，得余数为3，于是把原分配的第三个“丙”即第(6)号动物改为“甲”；再用7(因丙组还有7头动物)去除89，得余数为5，于是把剩余的第五个“丙”即第(9)号动物改为“乙”。
这里要指出，调整组别时，如果随机数字被除尽，余数为0，将调整哪一个？如本例，若除数是8就调整第八个“丙”，若除数是7就调整第七个“丙”，余类推。
动物组别(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 随机数字46 90 16 18 17 36 87 24 33以3除后之余数1 0 1 02 0 0 0 0组别甲丙甲丙乙丙丙丙丙调整组别甲乙动物编号(10) (11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)(18)随机数字56 97 59 47 96 97 80 69 40 以3除后之余 2 1 2 2 0 1 2 0 1数组别乙甲乙乙丙甲乙丙甲调整组别本例若用表18，仍应从第(2)页任取一组随机数字。
假定取第8组，先舍去其中大于18的数字，然后以随机数目01―06分入甲组，07―12分入乙组，13―18分入丙组。
结果如下：动物编号(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)随机数字17 14 09 15 05 13 02 08 18组别丙丙乙丙甲丙甲乙丙动物编号(10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18)随机数字04 16 03 06 11 01 10 07 12组别甲丙甲甲乙甲乙乙乙3．随机单位(区)组设计这种设计实际上是配对设计的扩大。
配对设计是将多方面条件近似的受试对象配成对子，而这种设计是将多方面条件相同或相近的受试对象组成单位组(亦称区组或配伍组)。
每个随机单位组的受试对象数目取决于处理的数目。
如果一个实验安排了四种不同处理，那么每个单位组就应有四个受试对象。
有多少个单位组，则每种处理就可以分配到多少个受试对象。
这种设计，各随机单位组的受试对象不仅数目相等，而且生物学特点也较均衡，缩小了组间差别，实验效率较高。
例11.4 设有动物24头，要求按随机单位组设计分为四个处理组。
先将每四头性别、体重等条件近似的动物组成一个单位组，共得六个单位组。
第一个单位组编为(1)至(4)号，第二个单位组编为(5)至(8)号，余类推。
从附表17第(6)页第十纵行最下一个数字开始，向上抄写18个数字，每个单位组内填入三个数字、留一个空位。
然后将同一单位组中的三个随机数字依次以4、3、2除之，再按余数确定前三个动物组别：如第一单位组中第一个余数是1，在“甲乙丙丁”四字中列第一位者为“甲”，故将(1)号动物分入甲组；第二个余数是2，这时在“乙丙丁”三字中列第二位者为“丙”，故将(2)号动物分入丙组；第三个余数是0，这里在“乙丁”二字中“丁”列第末位，故将(3)号动物分入丁组。
该单位组内剩下的(4)号动物不能随机分配，必须分入乙组。
值得注意的仍然是在整个实验过程中，必须始终能辨认属于同一单位组的是哪几头动物。
动物编号(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)(11)(12)随机数字17 14 82 ―98 54 77 ―08 23 38 ―除数 4 3 2 ― 4 3 2 ― 4 3 2 ―余数 1 2 0 ― 2 0 1 ―0 2 0 ―组别甲丙丁乙乙丁甲丙丁乙丙甲动物编号(13)(14)(15)(16)(17)(18)(19)(20)(21)(22)(23)(24)随机数字64 14 42 ―48 26 88 ―68 85 63 ―除数 4 3 2 ― 4 3 2 ― 4 3 2 ―余数0 2 0 ―0 2 0 ―0 1 1 ―组别丁乙丙甲丁乙丙甲丁甲乙丙随机单位组设计亦可用附表18，如本例，按上述方法给动物编号后，取第(1)页的任一方数字。