spss教程，随机区组设计资料的方差分析，随机区组设计是配对设计的扩展，又称配伍组设计。在进行统计分析时，将区组变异离均差平方和从完全随机设计的组内离均差平方和中。
对于完全随机化试验结果的方差分析，单 因素试验与两因素试验分析的区别是什么？ 单因素方差分析、完全随机设计方差分析和随机区组设计的方差分析的区别：完全随机设计没有把混杂因素（如年龄、体重等）考虑进去，而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素在同一区组内均匀（比如区组1的年龄都是10-20，区组2的年龄都是20-30…然后每个区组内的K个对象分别接受一种处理）。完全随机设计方差分析属于单向方差分析，随机区组设计方差分析属于双向方差分析。前者变异拆分：SS总=SS组间+SS误差（或SS组内），后者变异拆分：SS总=SS区组+SS处理+SS误差。都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。2.步骤 分析的基本步骤相同。a、建立检验假设；b、计算检验统计量F值；c、确定P值并作出推断结果。区别：1.试验指标个数 单因素方差分析：1个。多因素方差分析：多于1个。2.适用范围：单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。多。
单因素实验的实验设计 在实验中包括两个或两个以上因素（自变量），并且每个因素都有两个或两个以上的水平，各因素的各水平相互结合构成多种组合处理的一种实验设计。包括Xa和Xb两个自变量的设计，叫做双向析因设计，简写为A*B因素设计。（A*B*C因素设计）例子：有三种小学语文教材，为检验其在不同教学方法中的教学效果，采用四种教学方法，即课堂系统讲授、通过典型课文进行重点讲授、课堂系统讲授结合学生游戏和活动、通过典型课文进行重点讲授结合学生游戏和活动。利用交叉分组的方法得到十二个处理（3*4），经过一段教学后，在每个处理中抽取被试进行测试。完全随机化多因素实验设计（Complete randomalized multifactors experimental design）：根据自变量及每个自变量的变化水平(处理)的多少进行随机分组。在2×2因素设计中，有两个自变量因素A、B，每个因素又有两种水平，共有4种可能的处理，即A1B1、A1B2、A2B1、A2B2。这就必须随机地把被试分为4组，每组接受一种处理，随机化完全区组多因素实验设计（Random-groups multifactors experimental design）：需在2×2因素设计中选一组被试，让每一个被试都接受4种处理，在次序上哪个人先接受哪种处理用随机法决定，这样，每一个人。
