实验室技术和方法不仅明确了怎么测量，还明确了什么时候测量、测量什么或者测试对象。科学家在许多领域采用随机试验（randomized trials）（与随机误差是两回事）的方法，确保环境因素等外在影响不会导致测量不准确。
比方说，一个医学研究者在测试一种新药，看看它是否会产生不必要的副作用。最好的做法是让一些测试对象服用新药（处理条件），一些测试对象服用安慰剂（对照条件），这样就可以对比两种条件下的反应。这个实验室做试验的具体方法是让测试对象进实验室，服用药品或安慰剂，然后坐下，记录两小时内他们身体的反应。研究者可以在第一天内进行所有的药物试验，在第二天进行所有的安慰剂对照试验，但是如果第一天天气很热而第二天凉爽舒适会怎么样？服药的研究对象会反馈说他们觉得热。
为了避免环境变化造成的不准确，做药物测试和研究的科学家，会随机安排每个测试对象所处的条件。因此，当测试对象进入实验室，研究者可能会抛硬币，根据正反面决定给哪种药。
在有些研究中，科学家使用更复杂的方法确保外部因素不会造成不必要的错误结果。一种方法叫做分组（blocking）——根据某些特征把研究对象分组，例如年龄或性别（这些小组叫做“组块”），然后构建表格确定每种不同特征组合的对象都能得到所有不同种类的治疗。(www.xing528.com)
表5.3的表格叫做拉丁方阵（latin square），用来安排一次在8—25岁、26—45岁、46—65岁和45—60公斤、61—75公斤、76—90公斤的男性患者群体中进行的A、B、C三种药物的测试。
表5.3 “拉丁方格”的示例
在这个实验中，每个方格代表四次服药的预约，安排在星期二或星期三的上午或下午。实验室一次测试3个病人。当研究对象签字参加实验时，根据他们的年龄和体重范围分配测试时间。研究者会在每个年龄段和体重段预约四个研究对象，并分配给他们四个不同时间段中的一个。研究者还认为时间上的小变化（上午9—10点和下午1—2点的一个小时）不会影响测试对象的反应。
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