实验设计的四原则

随机、对照、重复和均衡是实验设计的4个基本原则。

随机原则：所谓随机原则，就是在抽样或分组时，必须做到使总体中任何一个个体都有同等的机会被抽取进入样本以及样本中任何一个个体都有同等机会被分配到任何一个组中去。在受试对象的选取和分组时，必须严格按这一原则实施。实现随机化的方法有多种，如抽签、查随机数字表或随机排列表、利用计算机产生的伪随机数。通过随机化，降低系统误差的影响。现在随机化原则的具体实施，一般都是通过统计软件来实现。有关这方面的内容将在本书中作专门介绍。

对照原则：进行实验研究，必须设立对照组。因为有比较才有鉴别，缺少对照的研究是没有说服力的。通过对照来鉴别处理因素与非处理因素之间的差异，抵消或减少实验误差。对照原则讲起来容易，在实践中做起来难度是比较大的。因此，实际工作者经常在对照原则方面出现这样或那样的问题，这一点务必要引起高度重视。

重复原则：由于个体差异等影响因素的存在，同一种处理对不同的受试对象所产生的效果不尽相同，其具体指标的取值必然有高低之分，只有在大量重复实验的条件下，该处理的真实效应才会比较确定地显露出来。因此，在实验研究中，必须坚持重复的原则。

“重复”一词在实验研究中至少有下面3层含义：其一，对某样品进行观测时，为了减少方法和操作等带来的误差，将每一个样品分成k份，测出各份样品单位容积中某指标的观测值，用它们的算术均数作为每份样品单位容积中该指标的直接观测值；其二，在相同的实验条件下，独立重复地观测m个样品（或受试对象），这就是人们通常所指的“重复实验”，其目的是为了降低以个体差异为主的各种实验误差；其三，在部分或全部实验条件有规律地变动时，从同一个样品（或受试对象）上重复测量到k个数值，称为具有重复测量的实验或设计。这种重复，最有利于排除个体差异对观测结果的影响。整个实验过程中，实验次数的总和称为样本含量或样本大小，样本含量n过大（有时人力不够，工作粗枝大叶，资料可靠度低）或过小（统计规律无法显露出来）都有弊病，最好是针对具体情况，根据专业知识和统计学知识作出合理的估计。重复原则最重要的一个具体实施，就是“样本含量估计”问题，将在本书中专门介绍。

均衡原则：所谓均衡，就是在单因素实验研究中，设法使对照组与实验组中的非实验因素尽量达到均衡一致，使实验因素的实验效应能更真实地反映出来；而在多因素实验研究场合下，对照是指同一个实验因素各水平之间互为对照。可以说，均衡性原则是实验设计中最易被人们忽视的，同时又是最重要的原则。若统计研究设计方案，在均衡性方面考虑不周到，其研究结论就很容易被推翻。