随機區組設計又稱為配伍設計，該方法屬于兩因素方差分析（Two-Way ANOVA），用于多個樣本均數間的比較，比如動物按體重、窩别等性質配伍，然後随機地分配到各個處理組中，即保證每一個區組内的觀察對象的特征盡可能相近。同一受試對象在不同時間點上觀察，或同一樣品分成多份，每一份給予不同處理的比較也可用随機區組設計進行分析。

随機區組設計分組原則：在某些研究中，先将受試對象按可能影響試驗結果的屬性分組（非随機組），分組的原則是将屬性相同或相近的受試對象分在同一組内，如将病人按年齡/性别/職業或病情分組，或者将動物按性别/體重分組，然後采取随機化的方法對每個組内的受試對象分配各種處理。如此以來，可使得區組内的觀察單位同質性好，使各比較組的可比性強，使組間均衡性好，處理因素的效應更容易檢測處理。

随機區組設計方差分析用于分析兩個或兩個以上因素是否對不同水平下樣本的均值産生顯著的影響；檢驗多個因素取值水平的不同組合之間，因變量的均值是否存在顯著性差異。其既可以分析單個因素的作用（主效應），也可以分析因素之間的交互作用（交互效應），還可以進行協方差分析，以及各因素變量與協變量之間的交互作用。

若有兩個因素A與B，因素A與B間不存在交互作用，那麼可以對因素A和B各自進行獨立分析，在後續分析中去除不顯著的因素。如果方差分析結果顯示因素A和B間存在交互作用，則需對數據進行進一步分析，具體包括：

• 在因素A的某個水平下，因素B對響應變量的作用
• 在因素B的某個水平下，因素A對響應變量的作用
• 在所有因素（A/B）的組合中，哪兩組的差異最大

示例：研究3種不同的避孕藥A/B/C在體内的半衰期，考慮到窩别對結果的影響，采用随機區組設計方案。将同一窩别的3隻雌性大白鼠随機分配到A/B/C 3組，測定該藥在血液中的半衰期（小時），試分析3種藥物的半衰期有無不同？

1. 示例分析：

• 目的：确認3種藥物的半衰期有無不同；不同窩别對半衰期有所影響，考慮該該問題，按照窩别進行配伍設計，在同一配伍内随機分配A/B/C三種藥物。
• 本研究的因變量：各藥物的半衰期
• 藥物有三個水平：A/B/C；窩别有五個水平：1/2/3/4/5

2. 數據錄入：

• 在SPSS的“變量視圖”中設置三個變量，drug代表藥物，字符型或數值型，有三個水平取值（a/b/c）；block代表區組，字符型或數值型；x代表半衰期，數值型。

3. 建立假設：建立檢驗假設，确定檢驗水準 α

• H0： μ1= μ2= μ3 ，即不同藥物的半衰期相同
• H1： μ1、μ2、 μ3 不等或不全相等，即不同藥物的半衰期不同
• α = 0.05，即置信區間為95%

4. 随機區組設計方差分析簡要

（1） 打開 分析—一般線性模型—單變量

（2） 參數說明

a. 因變量：試驗研究的結果變量，為數值型

b. 固定因子：指因素所有水平在樣本中都出現了，一般為分類變量，如血型、不同治療方案等

c. 随機因子：指因素所有可能的水平在樣本中沒有都出現，多為連續性變量，如研究不同溫度（30°/40°/50°）對某藥物的影響。

d. 協變量：對因變量可能有影響，需要在分析時對其作用加以控制的連續性變量。

e. 權重：用于加權的最小平方分析，權重變量可用于樣本賦以不同的權重。

f. 模型：

• 全因子：系統默認。系統将分析所有的因素變量、協變量主效應以及因素與因素間的交互作用，但不包括協變量的交互作用
• 構建項：可以僅指定其中一部分的交互或指定因子協變量交互。必須指定要包含在模型中的所有項
• 構建定制項：如果要包含嵌套項，或者想要按變量顯式構建任何項，則可選擇該項
• 因子與協變量：列出因子與協變量
• 模型：顯示選中的因素變量與交互作用
• 構建項—類型：在選擇構建項後，類型會被激活。包括交互效應、主效應、所有二階、三階、四階和五階選項。交互效應=可以建立所有被選變量的最高水平的交互效應。主效應=分析因素不同水平之間的差異，但不考慮交互項。所有二階/三階/四階/五階：表示模型中考慮所有二維/三維/四維的交互效應
• 平方和：類型1=表示分層處理平方和，僅處理主效應項，适用于平衡的ANOVA和嵌套模型。類型2=表示處理所有其他效應，進行調整，适用于平衡的ANOVA、主因子效應模型、回歸模型和嵌套模型等。類型3=表示可以處理類型1和類型2的所有效應，使用範圍廣。類型4=表示對任何效應度處理。
• 在模型中包括截距：表示計算模型中含有截距。

g. 對比：對比用來檢驗因子的水平之間的差值

• 因子：顯示主對話框中的因素，每個因素其後括号顯示對比的方法
• 對比：選擇對比的方法，默認為無。偏差=将每個水平（參考類别除外）的平均值與所有水平的平均值（總平均值）進行比較。因子的水平可以為任何順序。簡單=将每個水平的平均值與指定水平的平均值進行比較。當存在控制組時，此類對比很有用。可以選擇第一個或最後一個類别作為參考類别。差分=将每個水平的平均值（第一個水平除外）與前面水平的平均值進行比較。（有時候稱為逆 Helmert 對比。）Helmert=将因子的每個水平的平均值（最後一個水平除外）與後面水平的平均值進行比較。重複= 将每個水平的平均值（最後一個水平除外）與後一個水平的平均值進行比較。多項式=比較線性效應、二次效應、三次效應等等。第一自由度包含跨所有類别的線性效應；第二自由度包含二次效應，依此類推。這些對比常常用來估計多項式趨勢。

h. 圖：可繪制一個或多個因素變量作用後的因變量的均值分布圖

• 水平軸：水平坐标軸，從因子中選擇因素變量
• 單獨的線條：從因子列表中選入一個因素變量，對其每個取值水平，單獨做一條直線
• 單獨的圖：從因子列表中選入一個因素變量，對其每個取值水平，分别輸出一個圖形

i. 事後比較：可對因素的各個水平進行兩兩比較，同前面講述的方差分析中兩兩比較，具體含義在此不再闡述。拒絕無效假設後，需具體判斷哪些均屬不同就要做多重比較，隻有水平數大于3才可選擇

j. EM平均值：

• 因子與因子交互：顯示需分析的因素與交互性
• 顯示下列各項的平均值：選擇要分析的平均值。若選擇“比較主效應”，則置信區間列表被激活，含有3種比較方法：LSD/邦弗倫尼/斯塔克。

k. 保存 與 選項

5. 數據結果與說明

（1） 輸出處理因素（藥物）及區組因素的取值和樣本量。

（2） 方差分析結果：從下表可看出，drug的F=7.204，P=0.016<0.05，拒絕H0，接受H1，認為三種避孕藥的半衰期不完全相同；區組因素block的P=0.174>0.05，認為區組因素沒有統計學意義；藥物因素drug的p=0.016<0.05，認為不同藥物之間有統計學意義。

（3） 多重比較結果：從LSD中可看出，藥物a與藥物c之間存在顯著性差異。

（4）下圖顯示了不同區組不同藥物的半衰期的均值圖，可見藥物a半衰期最短，藥物c半衰期最長。

6. 語法

UNIANOVA x BY drug block /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /POSTHOC=drug block(TUKEY LSD BONFERRONI) /PLOT=PROFILE(block*drug) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO /CRITERIA=ALPHA(.05) /DESIGN=drug block.