你会有什么反应？下面重要介绍了配对设计与完全随机设计、随机区组设计完全随机设计、拉丁方设计之间的区别与区别、从实验设计方法的各式各样;在设计方法的基础上拆开看了它们的适用场景与优缺点、一块儿我们提供了多样的实例，以此更好地阐述这些区别。
设计方法的不同
配对设计与完全随机设计的区别在于；配对设计是一种通过将实验对象进行配对，使得组内实验对象在某些因素上相互匹配的设计方法、普通的匹配变量有年龄、性别、身高、体重等。
而完全随机设计是一种随机将实验对象分配到不同组的方法；所有的...都实验对象被分配到某个组的概率是相等的。
随机区组设计与完全随机设计的区别在于随机区组设计是一种在区组内随机分配实验对象的方法、这种方法重要在实验对象众多且分散的情况下得到广泛应用。
拉丁方设计是一种比较复杂的实验设计方法；是位了消除相邻实验点之间的相关性而设计的、其思想是在必须限制条件下,用少数实验点代表整个，因此降低实验成本同提高实验效率。
适用场景与优缺点
在适用场景在领域 ;配对设计适用于需要还算两个或多个处理的情况，而且需要考虑到实验对象自身的区别、比如：进行药物治疗实验可以先给每个实验对象服用安慰剂，过后在对照组与实验组进行随机取样 保持实验对象在药物治疗前的特征相似。
而完全随机设计适用于不需要考虑实验对象的区别的情况，而且需要保证对各组关系到因素的控制是共同的，比如同一种肥料在各异地块的效果测试。
随机区组设计适用于需要进行组内有点的多个实验对象的实验场景、就像将实验对象分位有区别的区组（就好比不同班级、不同学科、各式各样地理区域），保证同一区组内实验对象受到的关系到类似,在这代表着在区别区组内进行有点、而拉丁方设计适用于需要在少量实验点上测试多个因素的情况;有机遇在较小的实验范围内~尽量多地考虑不同的因素;降低实验成本。
在优缺点在领域 ,配对设计重要有优秀的可靠性与准确性、但是必须耗费较长的时间，复杂的设计与统计分析方法、完全随机设计的数据分析更位直接。
且实验对象间效应相对较小，有较好的实验随机化同效率、随机区组设计在对区间作用的控制在领域 更位精细、拉丁方设计则可以在少数实验点上高效地测试多个因素，达到较准确的最终。
多样的实例分析
在配对设计的实例中各位可以考虑在心理学实验中有点各异个体的表现、将类似的个体进行配对、比方说年龄体重等特征相似的两人（或两组人）、分别在不同的时间点进行实验,测量被试表现区别，计算各式各样配对之间所产生的区别。
在完全随机设计中可以考虑在实验药物测试在领域 ，马上将不同实验对象随机分组进行药物治疗，比较不同组的药物治疗效果区别、在随机区组实验中比如对种植地点差异的两组作物进行肥料测试；测量对肥料的吸收效果；以此去除区间波及。
在拉丁方设计中可以考虑对有区别详细的土壤进行多个营养素的测试、在区别的实验点进行多范围因素的测试;取得更准确的测量搞得。