实验设计的三个基本原则是重复 ，随机化以及区组化。
重复 ，意思是基本试验的重复进行 。重复有两条重要的性质 。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位 。
第二 ，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量 ，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量 。
随机化，是指试验材料的分配和试验的各个试验进行的次序 ，都是随机地确定的。统计方法要求观察值（或误差）是独立分布的随机变量 。随机化通常能使这一假定有效 。把试验进行适当的随机化亦有助于“均匀 ”可能出现的外来因素的效应。
区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。一个区组就是试验材料的一个部分 ，相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似 。区组化牵涉到在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较 。
在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产 、低消耗 ，特别是新产品试验 ，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方 。如何做试验 ，其中大有学问 。试验设计得好 ，会事半功倍，反之会事倍功半 ，甚至劳而无功。
如果要最有效地进行科学试验 ，必须用科学方法来设计 。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程 ，使得收集的数据适合于用统计方法分析 ，得出有效的和客观的结论 。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。
当问题涉及到受试验误差影响的数据时 ，只有统计方法才是客观的分析方法 。这样一来 ，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析 。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。
统计是要分析数据的，但首先需要考察的是 ，数据的是否合适 ，实验采集的数据是否符合分析的目的和要求 。
所谓实验设计就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求 ，以便得出有效的客观的结论 。它主要适用于自然科学研究和工程技术领域的统计数据搜集。
实验设计要遵循的三个基本原则：
（1）重复性原则：即允许在相同条件下重复多次实验。好处是：其一可以获得更加精确的有效估计量；其二 ，可以获得实验误差的估计量 。这些都是提高估计精度或缩小误差范围所需要的 。
（2）随机化原则：是指在实验设计中，对实验对象的分配和实验次序都是随机安排的。是实验设计的重要原则 。
（3）区组化原则：即利用类型分组技术 ，对实验对象按有关标志顺序排除 ，然后依次将各单位随机地分配到各处理组，使各处理组组内标志值的差异相对扩大 ，而处理组组间的差异相对缩小 ，这种实验设计安排称为随机区组设计 。
2．大量观察
大量观察法是统计学所特有的方法。所谓大量观察法，是指对所研究的事物的全部或足够数量进行观察的方法 。统计描述
统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记 、审核、整理 、归类 、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标 ，并加以分析 ，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表示出来 。是统计研究的基础。它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征 ，揭露客观事物内在数量规律性 ，达到认识的目的 。
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