完全随机化设计英文解释翻译、完全随机化设计的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 completely-randomized design

分词翻译：

完全的英语翻译：

completeness; entireness; entirety; absoluteness; every bit; perfectness
【医】 hol-; holo-

随机化的英语翻译：

【计】 randomize
【化】 randomization

设计的英语翻译：

design; devise; contrive; project; engineer; frame; plan; programming; scheme
【化】 design
【医】 project
【经】 projection

专业解析

完全随机化设计（Completely Randomized Design，简称CRD）是统计学和实验设计领域的一个基础概念，尤其在生物统计、医学研究和农业试验中应用广泛。以下从汉英词典角度对其详细含义进行解释，并结合权威来源进行说明：

一、术语定义

中文：完全随机化设计
英文：Completely Randomized Design

核心含义：指将实验单元（如患者、动植物样本等）完全随机分配至不同处理组（如药物剂量、栽培条件）的实验设计方法。其核心特征是所有单元均有同等概率被分配到任一处理组，且分配过程不受任何限制或分组影响（如年龄、性别等协变量）。

二、关键特征

随机性
实验单元的分配仅通过随机化实现（如随机数表或计算机算法），确保系统误差最小化，避免人为选择偏倚。

同质性假设
所有实验单元在未接受处理前被视为统计同质（即背景条件一致），差异仅由处理因素引起。

无区组限制
区别于随机区组设计（Randomized Block Design），CRD不预先对实验单元进行分组（如按体重分层），简化了设计结构。

三、应用场景

医学试验：将患者随机分配至新药组或安慰剂组。
农业研究：不同肥料处理随机应用于试验田块。
工业质量控制：随机选取产品批次测试生产工艺效果。

四、统计学原理

CRD的数据分析通常采用单因素方差分析（One-way ANOVA），公式如下：

$$ SS{total} = SS{treatment} + SS{error} $$

其中 $SS{treatment}$ 反映处理组间差异，$SS_{error}$ 表示组内随机变异。

权威参考文献

国家标准《GB/T 3358.3-2009 统计学词汇及符号第3部分：实验设计》
定义完全随机化设计为“处理随机分配至实验单元且无区组结构”的标准方法。

Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley.
经典教材详细阐述CRD的数学模型与应用案例（ISBN: 978-1119492443）。

FDA《临床试验统计学指导原则》
强调完全随机化在减少偏倚中的核心作用（FDA Guidelines）。

如需进一步了解CRD与随机区组设计的区别或具体案例分析，可参考上述来源扩展研究。

网络扩展解释

完全随机化设计（Completely Randomized Design，CRD）是统计学和实验设计中的一种基础方法，主要用于确保实验结果的客观性。其核心特点如下：

1. 定义与核心原则

定义：将实验单位（如样本、个体、地块等）完全随机分配到不同处理组（如对照组、实验组）中，每个单位有同等概率接受任意一种处理。
原则：通过随机化消除混杂变量（如个体差异、环境因素）的影响，使组间差异仅反映处理效应。

2. 适用条件

实验单位同质性强：若实验对象本身差异较大（如不同品种植物、不同年龄段人群），需结合其他设计（如区组设计）。
处理数较少：通常适用于2-5种处理，过多会导致组间样本量不足。

3. 实施步骤

确定实验单位：明确实验对象（如患者、植物、产品批次）。
随机分配：使用随机数表或软件（如Excel、R）将单位均等分入各组。
施加处理：对各组施加不同干预（如药物剂量、施肥方案）。
数据收集与分析：常用方差分析（ANOVA）比较组间差异。

4. 优缺点

优点：
- 设计简单，操作便捷；
- 统计分析直接（如单因素ANOVA）；
- 避免主观选择偏差。
缺点：
- 对异质性高的实验单位控制力弱；
- 若样本量小，随机分配可能不均衡。

5. 应用场景示例

农业：比较不同肥料对作物产量的影响。
医学：随机分配患者测试药物疗效。
工业：评估不同生产工艺的产品合格率。

公式示例

在方差分析中，总变异分解为： $$ 总变异（SST）= 组间变异（SSB） + 组内变异（SSE） $$ 通过F检验判断处理效应是否显著： $$ F = frac{SSB/(k-1)}{SSE/(N-k)} $$ （其中$k$为处理组数，$N$为总样本量）

若需进一步了解具体案例或统计方法细节，可提供更具体的场景，我将补充说明。