随机实验（random experiment）是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测。任何随机实验都包含实验条件和实验结果两个方面。实验条件必须相同，而实验结果具有随机性。所以，随机实验具有以下特点：（1）在实验前不能断定其将发生什么结果，但可明确指出或说明实验的全部可能结果是什么；（2）在相同的条件下实验可大量地重复；（3）重复实验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。随机实验设计的基本方法：将研究对象随机分组，对不同组实施不同的干预，在这种严格的条件下对照效果的不同。在研究对象数量足够的情况下，这种方法可以抵消已知和未知的混杂因素对各组的影响。根据实际实验条件的限制差异，常见的随机实验可以分为完全随机化实验和随机区组实验两类。
完全随机设计，亦称单因素设计，是将每个研究对象随机地分配到对照组和各水平组（处理组）。实施完全随机实验的前提是实验对象初始条件比较一致。该设计的优点是设计和处理比较简单，分组时可以用抽签法，也可以用随机数字表来解决。实验数据分析只需要比较各实验组均值之间的差异有无统计学意义，进行单因素方差分析即可。这种设计应用了重复和随机化两个原则，实验结果受非处理因素的影响基本一致，能真实反映实验的处理效应。需要注意的是完全随机实验设计的本质是将供试对象随机分组，就必须保证每个供试对象都有相同的机会接受任何一种处理，而不是实验人员主观倾向的选择。完全随机实验设计的基本特点如下：
●每个研究对象随机分配到对照组和处理组，处理数和重复数无限制，实验设计容易；
●实验数据分析采用t检验或方差分析，统计分析简单，对数据要求低；
●由于没有局部控制实验，非实验因素误差带入统计中，精确度低；
●完全随机实验每次只能分析一个因素。
●完全随机实验对实验对象或条件要求高，如果不一致，不能采用。
随机区组设计，亦称完全随机区组设计、配伍组设计。随机区组设计是指当实验条件的初始条件可能不一致时，利用分组技术将实验条件一致的实验对象分为同一组，实现局部控制，分组误差仅来自组内，而组间的差别与误差无关。随机区组设计将整个实验区分成若干个区组，要求各区组内环境变异尽可能小，实验处理在区组内随机排列。而各区组间的变异可以较大，可通过方差分析将误差从组间变异中分离出来。由于这种设计方法使每个区间包括全部处理，因此实验数据更具有方差齐性，有助于在分析实验结果时消除受试对象的差异带来的影响。(www.xing528.com)
“区组”的名称来自于农田实验。田间条件下常会遇到不同供试地块的某些环境因素（如肥力、水利、光照等）有差异。为减少这类环境变异带来的误差，常在每一块地随机种植不同品种的农作物，目的是使同区组内的环境变异最小，而使各区组间的环境变异最大。随机区组实验是广泛使用的一种实验设计方法。一般来说，凡是实验目的是探索两种因素（被试因素、区组因素）各自的差异有无统计学差异的情况，不管是两个或多个处理组，均可采用完全随机区组实验设计。例如，实验设备、机器部件、原材料来源、实验时间等都可以作为区组因素，实验通过区组化来消除这些“外来”影响引起的干扰。随机区组实验设计的基本特点如下：
●随机区组实验设计属于两因素设计（被试因素、区组因素）。分别回答两个因素内的差异是否显著。
●对实验环境等外部因素要求不高，必要时，不同区组亦可分散设置在不同实验环境因素上。
●样本分配上，各处理组的样本含量相等，而且每个区组所含受试例数（受试单元）与处理数相等或是处理数的倍数。
●由于各个区组条件相同或基本相同，组间均衡性好，因而抽样误差较小，实验效率较高。
●实验数据统计分析方法常用随机完全区组设计方差分析或Friedman秩和检验，可分析被试因素、区组因素的影响。
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