随机区组设计，亦称完全随机区组设计、配伍组设计。是指利用分组技术实现局部控制，分组误差仅来自组内，而组间的差别与误差无关。设计将整个试验区分成若干个区组，要求各区组内环境变异尽可能小，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。区组数与重复数相同，区组内小区数与试验处理数相同，试验处理在区组内随机排列。田间条件下常会遇到供试地块的某些环境因素呈现趋势性变化，如供试地块是坡地，或地力有方向性增尚或递减的趋势等，为减少这类环境变异带来的误差，常设置小区形状成长方形，并使其长边与地力变化的方向保持一致，而在设置区组时则使区组内小区的排列方向与地力或坡度变化方向保持垂直，并沿着地力或坡度方向设置各个区组，目的是使同区组内小区间的地力变异最小，而使各区组间的地力变异最大。

随机区组设计使用区组方法减小误差变异，即用区组方法分离出由无关变量引起的变异，使他不出现在处理效应和误差变异中。

随机区组设计有以下优点：

（1）设计简单，容易掌握；

（2）富于伸缩性，单因素、多因素以及综合性的实验都可应用；

（3）能提供无偏的误差估计，并有效的减少单向的肥力差异，降低误差；

（4）对试验地的地形要求不严，必要时，不同区组亦可分散设置在不同地段上。

不足之处在于这种设计不允许处理数太多，一般不超过20个。因为处理多，区组必然增大，局部控制的效率降低，而且只能控制一个方向的土壤差异。

过程叙述1

小区的随机可借助于随机数字表、抽签或计算机（器）随机数字发生法。对于随机区组各小区的随机排列此处以随机数字法举例说明如下：例如有已包括8个处理的试验，只要将处理分别给以1、2.、3.、4.、5、.6、.7、8、9的代号，然后从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉0和9以及重复数字而得到52648371，即为8个处理在区组内的排列。如有第二重复，则可再从表查另一行或一列随机数字，作为8个处理在区组内的排列次序。如更多重复时，照样进行随机以确定处理小区的位置，不仅一区组内每一处理的位置随机，并且各区组内小区的随机都是独立进行。多于9个处理的试验，可同样查随机数字表。如有12个处理，可查的任何一页的一行，去掉00、97、98、99后既得12个处理排列的次序。例如该表第6页第79行，每次读两位，得97、39、24、89、90、89、86、49、15、18、25、43、80、74、30、41、67、36、43、58、42、07、04、25、17、54、60、88、49、34、42，在这些随机数字中，除了将97等数字除去外，其余凡大于12的数字均被12除后得余数，将重复数字划去，所得随机排列列为3、12、5、6、2、1、7、8、10、40、9、11，最后一个数字乃随机查出11个数字后自动决定的凡多于12个处理的随机方法和上述一样，不过要除去的数字不同，例如有1个处理，则事前除去的数字有从85到100共16个数字。

随机区组在田间布置时，应考虑到试验精确度与工作便利等方面，以前者为主。设计的目的在于降低试验误差，宁使区组之间占有最大的土壤差异，而同区组内个小区间的变异应尽可能小。一般从小区形状而言，狭长型小区之间的土壤差异为最小，而方形或接近方形的区组之间按的土壤差异大。因此，在通常情况下，采用方形区组和狭长形小区能提高试验精确度。在有单向肥力梯度时，亦是如此，但必须注意是区组的划分与梯度垂直，而区组内小区 长的一边与梯度平行。这样既能提高试验精确度，同时亦能满足工作便利的要求。如处理数较多，为避免第一小区与最末小区距离过远，可将小区布置成两排。

如上所述，若试验地段的限制，使一个试验的所有区组不能排列在一块土地上时，可将少数区组设在另一地段，即各个区组可以分散设置，但一区组内的所有小区必须布置在一起。

过程叙述2

每一个区组有不只一个被试，而每个区组里的每一个被试只接受一个实验处理，这样是不可能的。随机区组设计要求每一个区组都要接受所有实验处理，所有如果，一个区组只有一个被试，而且被试只接受一个实验处理，那么实验控制的自变量就只有一个水平，那也就无所谓自变量（自变量必须可以变化，至少有两个水平）对于随机区组设计，我认为，区组本身是一个自变量，只是被试验者通过在每个区组中同样数目同质的被试，从而便于在统计过程中分离出区组引起的变异。所以随机区组设计的实验通常可以看成是双因素实验设计，其中区组因素必须是组间设计——不可能一个被试同时属于两个不同的区组；对于真正实验的因素，实验处理的分配必须是随机的，所以一般是组间设计，让同一区组内的不同被试随机接受实验处理。

两因素随机区组设计使用了区组技术，在估计两个因素的处理效应及其交互作用的同时，还可以分离出一个无关变量的影响。

适用的研究条件

1、研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平(p≥2，q≥2)，实验中含p×q个处理的结合。

2.、研究中有一个研究者不感兴趣的无关变量，并且这个无关变量与自变量之间没有交互作用，研究者希望分离出这个无关变量的变异。

该设计的基本方法

事先将被试在无关变量上进行匹配（如果这个无关变量是被试变量），然后将选择好的每组同质被试随机分配，每个被试接受p×q个中的一个实验处理的结合。