我要设计一个实验。 现在在考虑要α.random assignment 或是 β.random assignment+等组 ！　 先厘清一下「等组」的定义（我找不到英文有此说法）。 等组指的是condition groups里的size一样。例如实验组有100人，控制组有100人。 我要在网路上实验，参与者是陆续进来实验的。我的组别共有三组：A,B,C。 分派方式是，每一位参与者进来就随机分派到三组之一。 我事先不知道会有谁自愿参与实验，也无法事先得知会有多少名参与者。 情况一　α.random assignment 假设实验结束後，总计有300名参与者。 那我三组的人数分配有很多种可能，例如： A B C 100 100 100 120 90 90 80 105 115 有很大可能性，我的组分派会是不均等的。也就是容易出现(100,100,100)以外的组合。 我的问题来了，等组比不等组更理想吗？ 我爬文发现，不等组比较容易显着？ 因此不等组比较容易看到（研究者想看到的）效果？ （这暗示着不等组实验比较好做，因为容易有效。） 也因此，同样都显着，等组因为较难显着， 等组的解释能力会比较强（相较不等组）？ 再好奇问一下，什麽情况下，不等组的人数差异会大到不能跑统计？ 比如说A组 30人 B组 100人 C组1000人 还是说只要看组的变异性同质，以及常态那些，就可以跑呢？ 情况二　β.random assignment+等组 同上例　这次我强制让300人　分成(100,100,100)这种组合 这种分法　Gravetter & Forzano (2009)称为restricted random assignment （以下偏操作面、技术面，略嫌罗嗦……） 可是我的这300名参与者，是在不同时间进来实验的，300人我要做300次随机分派。 在情况一不用等组时，这不是问题。但情况二要等组时，我就有困扰了。 举例来说 第一位001号进来实验时，没问题，A,B,C随机选一个给他。 A B C A B C 001 → 001 第二位002号进来时，由於001号已经占据了B，若要等组的话，势必只能A,C二选一了。 A B C A B C 002 001 → ? 001 ? 问题来了，002从A,C二选一，算是随机分派吗？ 随机分派的目的，是为了确保所有个体有同样的机会被分派到一个组别。 (Gravetter & Forzano, 2009) 001可以3选1，但002只能2选1，003更是只能1选1，这样算有同样的机会吗？ 如果不算，那我这麽做，就不能算随机分派了吗？ 以我的例子来看，β.random assignment+等组　是不是一个无法成立的设计呢？ --

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