在比较两组数据的离散程度时&不能直接比较他们的标准差&原因不包括
D所以应该比较变异系数
任何要计量的量都要计量单位,例如.公斤.公里.伏特等
计算方差,方差越大离散程度就越大
可以比较两组数据的均值、方差,必要的话用F检验看看其是否有显著性差异
#include &math.h&数学函数,所在函数库为math.h、stdlib.h、string.h、float.hint abs(int i) 返回整型参数i的绝对值double cabs(struct complex znum) 返回复数znum的绝对值double fabs(double x) 返
如果仅用标准差的话应该是只能找两组数据比了不过可以借助其他统计工具卡方应该可以满足你的要求吧.
y1=[3,4,5,6,2,3,4,5];y2=[4,3,2,6,3,2,2,5];plot(y1,'bo-');plot(y2,'ro-');axis([1,8,0,10]);legend('data1','data2')；这个意思吗 再
能 再问： 可是标准差不是本来就和数值大小有关系吗？那这样算出来的标准差即使很小，能反应数据的离散程度吗？ 再答： 数据的离散程度是相对的。 这一组的标准差为X 下一组为y x,y之间有大小区别。 单独一组数据的标准差存在，但标准差是用来比较的。再问： 那如果我想知道一组数据的离散程度，应该用什么来衡量呢？ 再答： 标
正确.因为标准差越大,则该组数据中平均每个数据与平均数之间的差之和越大.比如以下两组数据：A) 1,2,3,平均值为2,标准差为√(1+0+1)/3=√2/3B) 1,2,6,平均值为3,标准差为√(2+1+9)/3=2√2/3
应该看方差吧,方差是表示离散量的重要参数方差大的,说明离散程度大,不稳定方差小的,说明离散程度小,稳定.这是我的看法,不知是否正确
既然只关心差异大小,直接把两条曲线的差值求出来,取个绝对值累加不就行了吗?通过比较参数变化前后的累加值大小,判断两条曲线差异大小.
最合理的答案确实应该是A.如果不考虑样本代表性的话,方差与样本容量无关.并没有什么“样本容量相同”之类的隐含条件.对于随机变量X,方差VarX=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-(EX)^2.对于样本容量n的一组样本x1~xn来说,方差=[Σ(i=1,n) (xi-t)^2)]/n,t为这组样本的均值.注意上式
比较两组数据是否同源、方差齐性、差异是否显著等
一般指一组数据的大小分散程度,可以用标准差来表示 再问： 如果给了两组成绩，谁的标准差越小就越优秀是么？ 再答： 是的！表示数据越集中再问： 恩，谢了 再答： 嗯
χ²=∑[(yA-yB)²/yB]注意,这里只用每组数据（x,y）中后面的数y.也就是说,在x处时,理论值应是B中的y(即yB)而实测结果却是A中的y(即yA).哈哈!告诉你吧,数理统计是应用数学的一个重要分支,要知道数学结论都是经过严格的数学推理[具有极强的逻辑性]推导出来的,不是凭空想象的.如果
∵S甲2＜S乙2，∴乙组数据波动较大．故答案为乙．
t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze-> Correlate-> Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）；3、点击OK,运行.
相关性是检验两组变量之间是否存在相关关系及其关联的程度大小及方向.也可以做一下回归分析,应该和你说的情况比较符合.
选择数据源,插入散点图,在任一散点上点右键,添加趋势线,在弹出菜单里,趋势线选项选择线性,并在下面勾选显示公式及R平方值,即可在图中显示线性回归公式,R平方值代表拟合程度,越高表明拟合效果越好,如果等于1,表明是两组变量完全线性相关.
相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概念：比如某工厂生产某种零件,经过一段时间检测零件的性能参数看有无显著的变化?此时用相关系数解决不了问题,得用统计检验（差CV变异系数的公式是什么_百度知道
CV变异系数的公式是什么
化验上,在原子吸收一下出三个数 出平均数,还有这三个数的CV %公式是怎样的
我有更好的答案
CV变异系数的公式：(标准偏差SD、平均值MN)标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V(Coefficient of Variance)。用公式表示为：CV=σ/μ。意义：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，他是标准差与其平均数的比。CV虽然没有量纲，同时又按照其均数大小进行了标准化，这样就可以进行客观比较了。因此，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。
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教育统计学 问答题
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1. 点估计和区间估计的区别 点估计是直接将样本的数值作为总体指标的估计值未给出估计的可靠程度此估计方法较为粗略而区间估计则指出了总体指标的可能范围以及估计的可靠程度更具科学性。&&&& 2. 学习教育统计学有哪些意义 答1教育统计是教育科学研究的工具 2学习教育统计学有利于教育行政和管理工作者正确掌握情况进行科学决策 3教育统计师教育评价不可缺少的工具 4学习教育统计有利于训练科学的推理与思维方法。&&&& 3. 统计图表作用有哪几方面 答1表明同类统计事项指标的对比关系 2揭示总体内部的结构 3反映统计事项的发展动态 4分析统计事项之间的依存关系 5说明总体单位的分配 6检查计划的执行情况 7观察统计事项在地域的分布。&&&&
编制统计表有哪些注意事项 统计表由标题、表号、标目、线条、数字、表注等项目构成。&&&&各个部分都有一些规范性的具体要求例如标题要写在表的上方等。&&&& 简述统计图的基本结构和绘制规则。&&&& 统计图由标题、图号、标目、图形、图注等项目构成。&&&&在绘制统计图时对各组成部分有一些具体的要求例如标题要写在图的下方等。&&&&对于具体的统计图又有特殊的制作要求。&&&& 4. 简述相关的含义及种类。&&&& 答相关就是指事物或现象之间的相互关系。&&&& 相关从其变化的方向来看可以分为1正相关2负相关3零相关。&&&&从变量的个数来划分可分为1简相关2复相关。&&&&从变量相互关系的程度上划分可分为1高度相关2低度相关。&&&&
什么是相关分析怎样进行相关分析 相关分析是研究两个变量之间是否存在相关关系如果存在相关关系其相关的方向和密切程度如何的统计分析方法。&&&&相关分析的主要方法是绘制相关散点图和计算相关系数。&&&& 5. 什么是点估计点估计量的评价标准有哪些 答用某一样本统计量的值来估计相应总体参数值的估计方法叫总体参数的点估计。&&&&点估计量的评价标注有1无偏性。&&&&样本统计量的一切可能值与其总体参数的偏差的平均数为02一致性。&&&&当样本容量n无限增大时估计值应能越来越接近它所估计的总体参数。&&&&3有效性。&&&&当总体参数的无偏估计不止一个统计量时某种统计量的一切可能值的方差小者有效性高方差大者有效性低4充分性。&&&&由一个样本容量为n的样本所计算出来的样本统计量是否充分地反映了全部n个数据所反映的总体的信息。&&&& 6. 什么是正相关和负相关并举例说明。&&&& 正相负相关两个变量间一个变量的数值增加另一变量的数值反而减少。&&&&如劳动生产率与单位产品成本之间。&&&& 7. 如何对任意两个总体平均数的代表性进行比较 用变异系数如标准差系数来比较变异系数小的平均数的代表性大 8. 什么是相关关系相关关系有什么特点 含义指现象变量之间确实存在的但关系数值不固定的依存关系。&&&& 特点①相关分析中各变量都是随机变量 ②相关分析中各变量之间是对等关系调换变量的位置不影响计算结果 ③相关分析只反映变量之间关系的密切程度。&&&& 9. 什么是平均指标它的特点和作用如何 平均指标是反映总体各单位某一数量标志在一定时间、地点条件下达到的一般水平的综合指标。&&&&平均指标的特点把总体各单位标志值的差异抽象化了平均指标是代表值代表总体各单位标志值的一般水平。&&&&平均指标的作用主要表现在它可以反映总体各单位变量分布的集中趋势可以用来比较同类现象在不同单位发展的一般水平或用来比较同一单位的同类指标在不同时期的发展状况还可以用来分析现象之间的依存关系等。&&&& 10. 说明相关系数的取值范围及其判断标准。&&&& 答相关系数的数值范围是在-1和1之间即
为正相关 为负相关。&&&& 判断标准 为微弱相关 为低度相关 为显著相关 为高度相关 时不相关 时完全相关。&&&& 11. 什么是变量分布的集中趋势描述集中趋势的代表值有哪几种 变量分布的集中趋势指大量变量值向某一点集中的情况从而反映出该变量分布状况的综合数量特征。&&&&常见的代表值有算术平均数、几何平均数、中位数和众数等。&&&& 12. 简述使用积差相关系数的条件。&&&& 答一般来说用于计算积差相关系数的数据资料需要满足下面几个条件 ①要求成对的数据即若干个体中每个个体都有两种不同的观测值。&&&& ②两列变量各自总体的分布都是正态即正态双变量至少两个变量服从的分布应是接近正态的单峰分布。&&&& ③两个相关的变量是连续变量也即两列数据都是测量数据。&&&& ④两列变量之间的关系应是直线性的如果是非直线性的双列变量不能计算线性相关。&&&&
简述积差相关系数的使用条件 答积差相关系数的使用条件 1两个变量都是由测量获得的连续性数据。&&&& 2两个变量的总体都呈正态分布或接近正态分布。&&&& 3必须是成对数据而且每对数据之间相互独立。&&&& 4两个变量之间呈线性关系。&&&& 5要排除6样本容量n≥30。&&&& 13.简述算术平均数的使用特点。&&&& 答算术平均数的优点有反应灵敏计算严密计算简单简明易解适合于进一步用代数方法演算较少受抽样变动的影响。&&&&缺点有易受极端数据的影响如果出现模糊不清的数据时无法计算平均数因为平均数的计算需要每个数据的加入。&&&&从算术平均数的这些特点可以看出如果一组数据是比较准确可靠又同质而且需要每一个数据都加入计算同时还要作进一步代数运算时用算术平均数表示其集中趋势最佳。&&&& 14.如果你不知道两个变量概念之间的关系只知道两个变量的相关系数很高请问你可能做出什么样的解释 答相关系数是两列变量间相关程度的数字表现形式或者说是表示相关程度的指标。&&&&两个变量的相关系数很高只能说明两变量间具有较高的共变关系即一个变量的变化会引起另一个变量朝相同或相反方向发生变化。&&&&至于二者有无因果关系或谁是因谁是果则无法确定。&&&&所以在解释时只能说两变量间存在较高的相关关系。&&&& 15.一组大学生的智力水平和性别之间求相关设男为1女为2。&&&&如果两变量的相关为负请问说明了什么情况请举例说明。&&&& 答根据题意如果两变量的相关为负则说明大学生的智力水平与性别存在负相关即男生智力水平低女生智力水平高。&&&& 举例提示本题所求的相关是点二列相关一列变量为等距变量智力水平另一列变量为名义变量性别。&&&&根据点列相关的数据特点列出两组数据运用相应公式计算即可。&&&&要注意的是男生的智力水平平均分数应小于女生的。&&&& 16.某省进行了一次小学五年级的数学统考。&&&&已知不同小学教学水平相差较大但同一个小学的五年级的不同班级教学水平很相近。&&&&以学生的考试成绩为原始数据问 ①如何处理这些原始数据使得数据处理的结果能够比较不同小学学生的数学学习潜能 答提示使用标准分数。&&&&由于要考察的是不同学生的数学学习潜能而非已有的数学水平所以应该以每个学校的五年级学生为总体求每个学生的标准分数然后比较不同学校学生间的标准分数。&&&& ②如何处理这些原始数据使得数据处理的结果能够反映一个学校的教学水平 答提示一个学校的教学水平主要体现在学生的学习成绩上而学生成绩的好坏有两个标准一是平均水平的高低二是整体水平的差异。&&&&一般来说平均水平越高同时整体水平差异越小表明该学校的教学水平高反之则低。&&&&而同时反映了这两个指标的只有差异系数CV。&&&&其公式为 17.举例说答变量之间的因果关系必须符合以下几个条件①二者之间必须有可解释的相关关系②二者必须有一定的时间先后顺序也就是说“因”的变化在前“果”的变化在后二者顺序不能变③二者不能是虚假关系即一种关系被另一种关系被另一种关系取代后原来的关系被证明不成立④因果决定的方向不能改变。&&&& 而变量之间的相关关系是一种共变关系即一种变量发生变化另一种变量也相应地朝相同或相反方向发生变化。&&&&但有高相关的两个变量之间并不一定存在因果关系如一般情况下数学成绩好的学生物理成绩也会比较好即两者存在很高的正相关。&&&&但是数学成绩和物理成绩之间没有一定的时间先后顺序而且无法确定二者谁决定了谁即不能满足因果关系的②④两个条件所以不是因果关系。&&&& 18.度量离中趋势的差异量数有哪些为什么要度量差异量数 答对于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量称作差异量数。&&&&这些差异量数有标准差或方差全距平均差四分差及各种百分差等。&&&& 一组数据集中量数的代表性如何可由表示差异情况的量数来说明。&&&&差异量数越小则集中量数的代表性越大若差异量数越大则集中量数的代表性越小。&&&&如差异量数为零则说明该组数据彼此相等其值都与集中量数相同。&&&&集中量数是指量尺上的一点是点值而差异量数是量尺上的一段距离只有将二者很好地结合才能对一组数据的全貌进行清晰的描述。&&&&所以需要度量差异量数。&&&& 19.用算术平均数度量集中趋势存在哪些缺点试举例说明。&&&& 答其缺点有易受极端数据的影响如果出现模糊不清的数据时无法计算平均数因为平均数的计算需要每个数据的加入。&&&& 如有两组物理成绩 第一组996 第二组61 尽管两组成绩的平均分相等都约为64但由于极端数据的存在64不能很好地代表第一组数据的平均水平却较好地代表了第二组数据。&&&& 20. 非参数检验方法的特点有哪些 参考答案 ①一般不需要有严格的前提假设 ②非参数检验特别适用于顺序资料等级变量 ③很适用于小样本且方法简单 ④最大的不足是未能充分利用资料的全部信息⑤非参数方法目前还不能处理“交互作用”。&&&& 21能否用两总体平均数差异z检验或t检验逐对检验多个总体平均数的差异显著性问题为什么 参考答案 不能因为同时比较的平均数越多其中差异较大的一对所得的t值超过原定临界值t 的概率就越大22有人说“t检验适用于样本容量小于30的情况。&&&&Z检验适用于大样本检验”谈谈你对此的看法 参考答案 选择t检验还是Z检验的主要标准不是样本容量大小而是欲检验的总体是否为正态分布以及总体方差是否已知。&&&&如果总体为正态而方差又已知使用Z检验就可以了而如果总体为正态而总体方差未知就需要用无偏估计量来代替总体方差这时应进行t检验如果总体并非正态而总体方差也是未知的在样本容量大于30时可以用Z检验但不能用t检验。&&&&如果总体非正态而样本容量又小于30既不能用Z检验也不能用t检验需要使用非参数检验。&&&& 23如果两总体中的所有个体都进行了智力测验这两个总体智商的平均数差异是否还需要统计检验为什么 参考答案需要。&&&&还需要排除测验中误差的干扰才能够判断出两总体智商是否存在差异。&&&& 24选择统计检验程序的方法时要考虑哪些条件才能正确应用统计检验方法分析问题 参考答案 ① 总体分布特征 ② 样本容量 ③ 总体方差是否已知 ④ 对什么统计量进行检验 ⑤ 在进行方差分析时还要考察方差是否齐性、组间变异是否独立 25标准正态分布的曲线有哪些特点 参考答案正态分布具有以下特征①正态分布的形式是对称的但对称的不一定是正态的它的对称轴是经过平均数点的垂线正态分布中平均数、中数、众数三者相等此点y值最大0.3989左右不同间距的Z值不同各相当间距的面积相等值也相等②正态分布的中央点即平均数点最高然后逐渐向两侧下降曲线的形式是先向内弯然后向外弯拐点位于正负1个标准差处曲线两端向靠近基线处无限延伸但终不能与基线相交③正态曲线下的面积为1由于它在平均数处左右相对称故过平均数点的垂线将正态曲线下的面积划分为相等的两部分各为0.5 26方差分析的逻辑是什么 参考答案依据方差的可加性原理将组内变异与组间变异区分开来在运用F检验原理判断实验处理效应与误差效应是否存在显著差异依次确定实验处理效应的大小。&&&& 27完全随机设计的方差分析和随机区组设计的方差分析有什么区别 参考答案一个重要的区别就是将区组方差从组内方差中分离出来使方差分析结果更为精确可靠。&&&& 28什么是非参数检验它有什么特点 参考答案 参数检验对欲检验的数据有较高的要求如正态分布等而非参数检验对数据的要求较低适用于不适合参数检验数据的检验特点 ①一般不需要有严格的前提假设②非参数检验特别适用于顺序资料等级变量③很适用于小样本且方法简单④最大的不足是未能充分利用资料的全部信息⑤非参数方法目前还不能处理“交互作用”。&&&& 29为什么抽样调查得到的样本统计可以推论总体参数. 参考答案因为总体分布存在一定的理论模型比如正态分布、二项分布等样本参数与总体分布之间的差异可以用推论的方式估计出来。&&&& 30平均数的显著性检验和平均数差异的显著性检验的区别联系 参考答案前者检验的是样本平均数与总体平均数之间的差异后者检验的是两样本代表的不同总体之间的差异是否显著。&&&& 31正态分布的标准差有何统计意义在统计检验中为什么会用到标准差 参考答案正态分布的标准差仍然是数据离散程度的一个度量指标在统计检验中标准差成为度量样本平均数与总体平均数之间差异的重要度量指标。&&&& 32在进行差异的显著性检验时若将相关样本误作独立样本处理对差异的显著性有何影响为什么 参考答案可能会使本来存在显著差异的两组数据变得没有差异因为如果将相关样本误作为独立样本处理会减小计算临界Z值时选用的标准误值从而使本来得到的正确Z值变小从而增加了不显著的概率值。&&&& 33为什么要做区间估计怎样对平均数作区间估计 参考答案原因是想通过样本统计量来预测总体参数的可能区间。&&&& 根据样本平均数的分布仍然为正态分布这一原理利用推论统计原理计算出平均数分布的标准误就可以推论出在一定置信度之上的总体参数置信区间。&&&& 34为什么假设检验中待检验假设为无差异假设 参考答案 假设检验的基本思想是概率性质的反证法为了检验虚无假设首先假定虚无假设为真在这样的前提下如果导致违反逻辑或违背人们常识和经验的不合理现象出现则表明“虚无假设为真”的假定是不正确的也就不能接受虚无假设。&&&&若没有导致不合理现象出现那就认为“虚无假设为真”的假定是正确的也就是说要接受虚无假设。&&&& 这也就是假设检验中的“反证法”思想但是它不同于纯数学中的反证法。&&&&后者是在假设某一条件下导致逻辑上的矛盾从而否定原来的假设条件。&&&&而假设检验中的不合理现象”是指小概率事件在一次试验中发生了它是给予人们在实践中广泛采用的小概率事件原理该原理认为“小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的”。&&&& 35为什么方差分析能够分析出几个平均数的差异 参考答案方差分析的基础是方差的可分解性它36非参数检验的方法有哪一些其各自使用的条件是什么 参考答案 秩和检验法适用于独立样本均值差异的非参数检验 中位数检验适用于两独立样本均平均数差异的非参数检验 符号检验法适用于检验两个配对样本分布的差异 符号等级检验法同符号检验法但精度更高 37t检验要满足那些条件才能保证统计分析的有效性 ①总体正态分布 ②总体方差未知 ③两组比较多组比较时最好用方差分析 38有人给你两组数据让你帮助进行差异显著性检验写出你对解决上述问题的思考程序。&&&& 参考答案 检查总体是否正态 检查总体方差是否已知 在总体非正态条件下看样本容量大小 决定选用什么公式进行差异显著性检验 进行检验并得出检验结论 39 试说明参数区间估计的原理 参考答案 区间估计的原理与标准误样本分布理论是区间估计的原理。&&&&在计算区间估计值解释估计的正确概率时依据的是该样本统计量的分布规律及样本分布的标准误SE。&&&&只有知道了样本统计量的分布规律和样本统计量分布的标准误才能计算总体参数可能落入的区间长度并对区间估计的概率进行解释。&&&&样本分布可提供概率解释而标准误的大小决定区间估计的长度。&&&&标准误越小置信区间的长度越短而估计成功的概率仍能保持较高。&&&&一般地加大样本容量可使标准误变小。&&&&在对总体参数实际进行估计中人们当然希望估计值的范围尽可能小些而估计准确的概率大些。&&&&但在样本容量一定的情况下二者不可兼得。&&&& 40 什么是方差分析须满足哪些条件 参考答案 方差分析又称变异分析功能在于分析实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小从而确定实验中的自变量是否对因变量有重要影响即用于置信度不变情况下的多组平均数之间的差异检验 进行方差分析时数据必须满足以下条件否则结论会产生错误 1总体正态分布 2变异的相互独立性 3各实验处理内的方差要一致
1. 简述完全随机化设计和随机区组设计进行方差分析的区别 答两种设计方差分析的区别主要在于总平方和分解不同不同的设计实际上对应了研究者对实验中可能对因变量产生效应的各变量的不同考虑因此方差分析时的变异源也当然不同所以总平方和分析出来不一样如随机化设计只分解出组间和组内两部分把组内当成误差而区组设计则还要在组内部分中分解出区组变异和残差变异。&&&&平方和分解变了当2. 简述T检验和方差分析法在进行组间比较上的区别和联系 答T检验和方差分析法的共同点是它们都是推断统计的主要方法都可以用于检验组间差异即通过比较自变量性质变量的各水平在因变量上的差异对自变量的效应进行判断。&&&&它们的区别是T检验主要是基于T分布理论只能用于检验两组之间的差异即其分析的自变量只能有两个水平而方差分析则主要用于多组比较。&&&&另一方面T检验还可以对单个总体参数的显著性进行检验而方差分析法作为一般线性模型可以同时处理多个自变量在多个因变量上的效应检验问题。&&&& 3. 简述回归分析法最小二乘法的思路 答回归分析法的目的是建立因变量的期望值和自变量之间的函数关系式称为回归模型最小二乘法认为这样的回归模型应当使模型中的期望值和实际观测数据之间的误差达到最小最小二乘就是指所有的误差项平方和达到最小。&&&&然后再通过求解达到该最小值时的未知参数得到函数关系式。&&&&这就是最小二乘法的基本原理。&&&& 4. 回归分析与相关分析的区别和联系是什么 答相关分析和回归分析的联系是它们通常都是基于两正态连续变量的假设都是处理两变量间相互关系的统计方法通常两种方法不同时出现在文章中二者的区别是作为相互关系分析的方法相关分析是通过提供一个相关系数来考察两变量间的联系程度而回归分析则是重在建立两变量间的函数关系式因此通常可以先考察相关系数的显著型如果显著则可以进一步考虑建立变量间的回归方程。&&&&此外相关分析和回归分析又各有一些具体方法用于处理不同的情况如相关分析还包括等级相关、质量相关和品质相关回归分析还包括非线性回归等。&&&&
2. 二列相关使用的条件 答1两个变量都是连续变量且总体呈正态分布。&&&& 2两个变量之间是线性关系。&&&& 3二分变量是人为划分的其分界点应尽量靠近中值。&&&& 4样本容量n 应当大于80。&&&& 什么是单因素完全随机设计及单因素随机区组设计二者的区别是什么 单因素完全随机设计在实验中只有一个实验因素这个因素被分成kk2种不同的水平或称为k种不同的处理将n名被试随机地分成k个实验组每个实验组被随机地指定接受一种实验处理这种实验设计就是单因素完全随机设计。&&&& 单因素方差分析的条件是总体分布正态总体方差齐性三个以上样本随机抽取等距数据 单因素随机区组设计 在检验某种因素不同水平之间差异的显著性时与单因素完全随机实验设计相比随机区组设计最大的优点就是考虑到组内个别差异的影响从而将个别差异的影响从区组内差异中区分开来因此减少了实验误差提高效率。&&&&这种由于被试之间性质不同导致产生的差异称为区组效应。&&&&但随机区组设计的这一优点必须建立在保证同一区组同质的前提下如果区组内不能保证同质则有出现更大误差的可能。&&&&
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