随机区组英文解释翻译、随机区组的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 randomized block

分词翻译：

随的英语翻译：

adapt to; along with; follow; let

机的英语翻译：

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【医】 machine

区组的英语翻译：

【计】 granule
【医】 block

专业解析

随机区组（Randomized Complete Block Design, RCBD）

随机区组是实验设计中的核心方法，指将实验单元划分为同质性的“区组”（Block），并在每个区组内随机分配处理（Treatment），以控制外部变量的干扰。其核心是通过“区组化”减少误差、提升统计效力，适用于存在明显环境或个体差异的场景（如农业田间试验、医学分组研究）。

一、术语定义与核心原理

中文释义
“随机区组”即“随机化完全区组设计”，强调两个关键操作：
- 区组划分：按非处理因素（如土壤肥力、患者年龄）将实验单元分组，确保组内单元性质相似。
- 随机分配：在每个区组内，所有处理均以随机方式分配给单元，消除人为偏差。
英文对应
英文术语为Randomized Complete Block Design (RCBD)。其中：
- Randomized 指随机化分配；
- Complete 表示每个区组包含全部处理；
- Block 即区组，代表同质性子集。

二、应用场景与优势

典型应用领域
- 农业试验：不同地块（区组）内测试肥料效果（处理），控制土壤差异。
- 临床研究：按患者基线特征分组，比较药物疗效。
- 工业质量控制：分批次（区组）检测生产工艺变量。
统计优势
- 误差控制：通过分离区组变异，降低实验误差（如模型：$Y_{ij} = mu + tau_i + betaj + epsilon{ij}$）。
- 效率提升：相比完全随机设计，RCBD对处理效应的检测更敏感。

三、与相关术语的区别

设计类型	核心特点	适用场景
完全随机设计	所有单元随机分配处理，无视分组	环境高度均质
随机区组设计	先分组，组内随机分配	存在显著干扰变量
拉丁方设计	双向区组控制（行+列）	多维度干扰因素

四、权威参考文献

教材与指南
- Montgomery, D. C. Design and Analysis of Experiments（第10版），详细阐述RCBD模型与案例。
- 美国国家标准与技术研究院（NIST）《工程统计学手册》：解析区组设计的统计原理→查看原文。
学术资源
- 宾夕法尼亚州立大学在线课程：RCBD的方差分析教程→学习链接。

注：以上内容整合自实验设计领域经典教材及权威机构指南，确保术语解释的准确性与应用指导性。

网络扩展解释

随机区组（Randomized Block Design）是统计学和实验设计中的一种重要方法，主要用于控制实验中的干扰变量，提高实验结果的准确性。以下是详细解释：

定义与核心思想

随机区组设计通过将实验对象划分为若干"区组"（Block），每个区组内的实验单元具有相似特征（如年龄、性别、土壤条件等），然后在每个区组内随机分配不同的处理（如药物剂量、施肥方式）。其核心是：

区组划分：消除已知干扰因素的影响；
随机分配：减少未知干扰因素的影响。

实施步骤

确定区组变量：选择可能影响实验结果的关键变量（如实验动物的体重批次）；
划分区组：将实验单元按区组变量分组，确保组内同质、组间异质；
随机分配处理：在每个区组内，将不同处理随机分配给各单元；
数据收集与分析：通过方差分析（ANOVA）等方法，分离区组效应与处理效应。

应用场景

农业试验：不同地块（区组）测试肥料效果；
医学研究：按患者年龄/性别分组测试药物疗效；
工业质检：同一批原材料分批次测试生产工艺。

优势与局限

优点：
- 提高实验精度，减少误差；
- 可控制已知混杂变量。
局限：
- 区组划分需依赖先验知识；
- 区组过多可能降低自由度，影响统计效力。

示例

假设测试3种小麦品种的产量，但土地肥力不均。

按肥力将土地分为4个区组；
每个区组内随机分配3个品种；
分析时，区组效应（肥力）与品种效应被分离，结果更可靠。

随机区组设计是平衡实验误差的高效方法，尤其适用于存在明显干扰变量的场景。