1. 简单随机分组：这是最基本的随机分组方法，每个个体都有相同的机会被分配到任何一个组别中。

2. 区组随机化：在这个方法中，先根据某些特定的属性将个体分到不同的区组中，以确保每个区组内的个体尽可能同质。然后，每个区组内的所有个体再随机分配到不同的处理组。

3. 分层随机分组：当研究对象存在明显的差异时，可以先按照这些差异（如年龄、性别等）将对象分层，然后在每一层内进行随机分组，以确保每一层内的处理组都是随机且平衡的。

4. 使用随机数字或随机化工具：可以通过掷硬币、抽签或者利用随机数字表来决定个体的分组。这些方法简单易行，且相对公正。

5. 系统随机化：利用现有的数据（如编号、身份证号码等）进行随机分组，例如，可以通过交替分配的方式将个体分配到实验组或对照组。

6. 样本量调整：在随机分组后，如果组内样本量允许存在轻微的不等，可以进行实验。如果样本量较小，组内个体数量差异较大，则需重新随机分组，直到满足均衡要求。

7. 均衡干扰因素：随机分组的目的是确保实验组和对照组在可比性的基础上，通过均衡干扰因素的影响，来保证数据科学性并减少系统偏差。

8. 随机化区组设计：通过保持区组内同质性，使每个区组接受所有实验处理，来控制个体差异。这种设计常用平衡法来平衡处理间的相互影响。

9. 完全随机化设计：每个被试只接受一个处理，适用于处理间污染问题，但无法控制个体差异。通常采用匹配法来控制个体差异。

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文章来源：天狐定制

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