基本概念
所謂區組，是指人為劃分的試驗時間、空間、設備和人員的範圍。任何試驗都是在一定的時空範圍內進行，試驗號越大，需要的時空範圍越大，試驗條件之間的差異就越大；反之，試驗時空範圍越小，試驗條件越均勻。因此，可以通過劃分區組，縮小試驗的時空範圍，創造儘可能均勻的試驗條件，來有效控制試驗誤差。例如，地塊大，土壤濕度、堅實度的差異就大，這對機器的行走機構試驗影響較大，如果把地塊分成若干個土壤條件基本相同的小區，並在小區上安排試驗，就可較好地避免試驗因子與土壤條件干擾的混雜。把土壤條件基本相同的小區劃為一組，即為區組。，如果在試驗過程中，更換使用不同精度的儀器設備以及操作人員技術水平熟練程度差距大，會影響試驗結果，也可以把它們劃分成區組，這種採用劃分區組來安排試驗，以分開或消除干擾的方法，稱為區組設計。
設計
隨機區組設計又稱為隨機單位組設計或配伍組設計，通常是先將實驗對象按相同或相近性質(如性別、體重、身高等非處理因素)組成區組，再分別將各組內的實驗對象隨機分配到各處理或對照組。設計時應遵循“單位組間差別越大越好，單位組內差別越小越好”的原則。
可見，隨機區組設計是單向區組化技術，隨機分配的次數要重複多次，每次隨機分配都對同一區組內的實驗對象進行．且各處理組實驗單位數量相同，區組內均衡。
隨機區組設計中區組處理使各處理組受試對象不僅數量相同，而且提高了處理組間的均衡性．統計處理時將區組變異從組內變異中分離m來，減少了誤差均方，從而使處理組間的P值更容易達到顯著性水平，提高了檢驗效能；但是如果區組因素選擇不當．由於區組因素占用了n-1個自由度，反而會增大誤差均方，從而降低處理組的檢驗效能，並且，實驗過程中若造成一個數據缺失，該區組的其他數據也就無法使用，缺失後的信息將無法彌補。
對隨機區組設計資料進行統計分析時，對於常態分配且方差齊性資料，只有兩個區組時採用配對t檢驗，區組數多於兩個時採用兩因素方差分析；對於非常態分配和方差不齊資料，可對變數進行正態變換後再進行上述參數檢驗或採用非參數的Wilcoxon檢驗或Friedman M檢驗等。若將區組作為另一處理因素的不同水平，隨機區組設計等同於無重複的兩因素設計。需要注意的是，在實際研究當中，一般無法考查隨機區組設計的正態性和方差齊性，因為隨機區組設計中，一般每個單元格只有一個元素，但是要根據專業知識和經驗對正態性和方差齊性進行判斷。
優缺點
隨機區組設計優點：①設計簡單，容易掌握；②富於伸縮性，單因素、多因素以及綜合性試驗都能用；③能提供無偏的誤差估計，並有效減小單向的差異，降低誤差；④對試驗地要求不嚴，必要時，不同的區組可以分散設定在不同地段上。
缺點：①設計不允許處理數太多，一般不超過20個；②只能在一個方向上控制土壤差異。
