完全隨機化設計英文解釋翻譯、完全隨機化設計的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 completely-randomized design

分詞翻譯：

完全的英語翻譯：

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

隨機化的英語翻譯：

【計】 randomize
【化】 randomization

設計的英語翻譯：

design; devise; contrive; project; engineer; frame; plan; programming; scheme
【化】 design
【醫】 project
【經】 projection

專業解析

完全隨機化設計（Completely Randomized Design，簡稱CRD）是統計學和實驗設計領域的一個基礎概念，尤其在生物統計、醫學研究和農業試驗中應用廣泛。以下從漢英詞典角度對其詳細含義進行解釋，并結合權威來源進行說明：

一、術語定義

中文：完全隨機化設計
英文：Completely Randomized Design

核心含義：指将實驗單元（如患者、動植物樣本等）完全隨機分配至不同處理組（如藥物劑量、栽培條件）的實驗設計方法。其核心特征是所有單元均有同等概率被分配到任一處理組，且分配過程不受任何限制或分組影響（如年齡、性别等協變量）。

二、關鍵特征

隨機性
實驗單元的分配僅通過隨機化實現（如隨機數表或計算機算法），确保系統誤差最小化，避免人為選擇偏倚。

同質性假設
所有實驗單元在未接受處理前被視為統計同質（即背景條件一緻），差異僅由處理因素引起。

無區組限制
區别于隨機區組設計（Randomized Block Design），CRD不預先對實驗單元進行分組（如按體重分層），簡化了設計結構。

三、應用場景

醫學試驗：将患者隨機分配至新藥組或安慰劑組。
農業研究：不同肥料處理隨機應用于試驗田塊。
工業質量控制：隨機選取産品批次測試生産工藝效果。

四、統計學原理

CRD的數據分析通常采用單因素方差分析（One-way ANOVA），公式如下：

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

其中 $SS{treatment}$ 反映處理組間差異，$SS_{error}$ 表示組内隨機變異。

權威參考文獻

國家标準《GB/T 3358.3-2009 統計學詞彙及符號第3部分：實驗設計》
定義完全隨機化設計為“處理隨機分配至實驗單元且無區組結構”的标準方法。

Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley.
經典教材詳細闡述CRD的數學模型與應用案例（ISBN: 978-1119492443）。

FDA《臨床試驗統計學指導原則》
強調完全隨機化在減少偏倚中的核心作用（FDA Guidelines）。

如需進一步了解CRD與隨機區組設計的區别或具體案例分析，可參考上述來源擴展研究。

網絡擴展解釋

完全隨機化設計（Completely Randomized Design，CRD）是統計學和實驗設計中的一種基礎方法，主要用于确保實驗結果的客觀性。其核心特點如下：

1. 定義與核心原則

定義：将實驗單位（如樣本、個體、地塊等）完全隨機分配到不同處理組（如對照組、實驗組）中，每個單位有同等概率接受任意一種處理。
原則：通過隨機化消除混雜變量（如個體差異、環境因素）的影響，使組間差異僅反映處理效應。

2. 適用條件

實驗單位同質性強：若實驗對象本身差異較大（如不同品種植物、不同年齡段人群），需結合其他設計（如區組設計）。
處理數較少：通常適用于2-5種處理，過多會導緻組間樣本量不足。

3. 實施步驟

确定實驗單位：明确實驗對象（如患者、植物、産品批次）。
隨機分配：使用隨機數表或軟件（如Excel、R）将單位均等分入各組。
施加處理：對各組施加不同幹預（如藥物劑量、施肥方案）。
數據收集與分析：常用方差分析（ANOVA）比較組間差異。

4. 優缺點

優點：
- 設計簡單，操作便捷；
- 統計分析直接（如單因素ANOVA）；
- 避免主觀選擇偏差。
缺點：
- 對異質性高的實驗單位控制力弱；
- 若樣本量小，隨機分配可能不均衡。

5. 應用場景示例

農業：比較不同肥料對作物産量的影響。
醫學：隨機分配患者測試藥物療效。
工業：評估不同生産工藝的産品合格率。

公式示例

在方差分析中，總變異分解為： $$ 總變異（SST）= 組間變異（SSB） + 組内變異（SSE） $$ 通過F檢驗判斷處理效應是否顯著： $$ F = frac{SSB/(k-1)}{SSE/(N-k)} $$ （其中$k$為處理組數，$N$為總樣本量）

若需進一步了解具體案例或統計方法細節，可提供更具體的場景，我将補充說明。