随机化原则，随机原则是什么意思

随机化原则？

随机原则是统计学上机会均等的原则，即：随机抽样和随机分 配。随机抽样指整体中的每一个观察单位都 有同等机会进入样本，而后者指此次研究所 选定的实验受试对象都拥有机会进入按照研究 目标而设定的处理组和对照组。在生物学实 验及动物实验设计中，样品的选取及结果处 理都应遵守随机原则。

随机原则是指在抽样时排除主观上有意识地抽取调查单位，每个受试单位以可能性均等的原则，随机地分配到实验组与对照组。使每一个单位都拥有一定的机会被抽中。比如可以使用随机数表等来保证随机性。

随者，遵从，因而变化也，机者，机会和可能、机会、可能、说不清的因由也，随即就是指是何结果依可能性而定，碰谁即谁，任由天定，不要任何会带来系统性和趋势性影响的人为干预。

比如将30只动物等分为3组，对这当中每只动物来，分到甲组、乙组、丙组的可能性都应是三分之一。假设违背随机的原则，不论是有意或无意的，都会人为地夸大或变小组与组当中的差别，给实验结果带来偏性。

即运用“随机数字表”达到随机化;运用“随机排列表”达到随机化;运用计算机出现“伪随机数”达到随机化。

随机原则是什么？

随机原则是指在抽取调查单位时，样本单位的抽取不受调查者主观因素的影响和其他系统性因素的影响，完全排除大家主观意识的影响，使整体中的每个单位都拥有同等被抽中的机会，抽选与否纯粹是偶然事件。随机原则是随机抽样所一定要遵守的基本原则。在统计抽样调查中，一定要坚持随机原则。这是因为：

（1）坚持随机原则，使抽样调查建立在可能性论的理论基础之上，应该排除主观因素等非随机因素对抽样调查的影响，保证抽样的科学性。

（2）坚持随机原则，才可以保证所抽样本的分布类似于整体的分布，才可以保证样本对整体的代表性。

（3）坚持随机原则才可以计算抽样误差，把它控制在一定的范围内，以此达到抽样推断的目标。

随机原则（random principle）是指在抽样时排除主观上有意识地抽取调查单位，每个受试单位以可能性均等的原则，随机地分配到实验组与对照组。使每一个单位都拥有一定的机会被抽中。比如可以使用随机数表等来保证随机性。

随者，遵从，因而变化也，机者，机会和可能、机会、可能、说不清的因由也，随即就是指是何结果依可能性而定，碰谁即谁，任由天定，不要任何会带来系统性和趋势性影响的人为干预。

随机化的意义

1.对照组与处理组除处理因素带来一定不一样外,其他非处理因素最好是 一模一样的、均衡的。其实不可能做到一模一样和绝对的均衡, 只可以做到差不多的完全一样和均衡。

2.在实验中能使两者趋于完全一样或均衡的主要手段是随机化.“随机” 不等于“随便”,随机的概念常被严重的误解和滥用。

3.随机化的正确概念是,被研究的样本是由整体中任意抽取的,即抽 取时要使每一观察单位都拥有同等的机会被抽取。

4.在都实验中凡是可能影响结果的一切顺序因素,全部加以随机 化,不然,假设检验便是无意义的。

比如将30只动物等分为3组，对这当中每只动物来，分到甲组、乙组、丙组的可能性都应是三分之一。假设违背随机的原则，不论是有意或无意的，都会人为地夸大或变小组与组当中的差别，给实验结果带来偏性。

即运用“随机数字表”达到随机化;运用“随机排列表”达到随机化;运用计算机出现“伪随机数”达到随机化。

学校抽考真是随机抽吗？

一般情况下，学校抽考会使用随机数生成器或者抽签等随机方法来抽取被考查的学生，以保证公平性和客观性。但是有的时候，候可能会出现意外情况，比如老师主观意识或者组织不当等原因致使抽考依然不会完全随机。因为这个原因，学生应保持警惕和注意观察，假设发现任何不公正的情况应及时提出。

一般学校的抽考大多数情况下是随机抽取，这样可以保证公平性和客观性。然而在现实中，可能有部分学校或老师依然不会严格遵循这个原则，可能存在一定的人为干预。因为这个原因，学生应该自始至终保持足够的准备状态，以应对可能产生的各自不同的考试情况。

主成分分析法是主观还是客观？

主成分分析法具有一定的数理依据，在分析途中不会引入任何主观评价的因素是客观的。

但指标和主成分选择还是比较主观的。

主成分分析是一种统计方式。通过正交变换将一组可能存在有关性的变量转换为一组线性不有关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

主成分分析是设法将原来很多具有一定有关性（例如P个指标），重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标。

主成分分析是考察多个变量间有关性一种多元统计方式，研究如何通过少数哪些主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数哪些主成分，使它们尽量多地保留原始变量的信息，且彼此间互不有关.一般数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因为这个原因在全部的线性组合中选取的F1肯定是方差最大的，故称F1为第一主成分。假设第一主成分没办法代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不用再出现在->F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依这种类型推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的有关性对综合评价所导致的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析只是变量变换，而因子分析需构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；

因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。

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