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在问卷设计，特别是用于科学研究的问卷设置中，经常会用到随机实验法来保证过程的科学性。但用跳转逻辑逐题设置，又过于繁琐，更简便的方法是使用问卷流程（survey flow）。有了它，就能实现以问卷区块（block）为单位的流程控制。

以简单的随机实验为例，操作步骤如下：

1. 在流程”界面点击“添加新的元素”

2. 在新添加的元素中选择“随机器”

3. 在随机器下点击“添加新的元素”，选择要被随机展示的元素，可以是问题组、分支、随机器或者元素包

4. 在随机器下的文本框中填入要随机展示的元素数量。如有需要还可以勾选“均匀展示每个元素”

5. 点击右下角“保存并应用”即可生效

如果已经勾选了”均匀展示每个元素“，但在问卷收集中途添加了新的元素，那么随机器会优先将受访者分配至新元素中作答，直到各元素作答数均等，才会开始重新随机分配。

但有时简单的随机方法也不能排除一些固有因素的影响，比如性别、年龄、学历等人口属性。所以，需要一些更严谨科学但复杂的随机设计方法，比如分层随机法（Stratified Randomization）。它和分层抽样有些类似，不同的是前者是在样本组中先分层，后随机抽样，而分层抽样是先在抽样框中进行分层，再从每层抽样框中进行随机抽样。

通过流程控制中的随机器、问卷组、元素包等功能组件的相互配合，可以轻松实现这类复杂的随机实验。

假设进行对照实验之前需要根据性别将样本分为两组，每组随机分配至实验组和控制组。

首先，添加两个“分支”，分别设置好进入分支的条件为性别题的选项（选择性别为“男”进入分支1，选性别为“女”进入分支2）。

接着，在分支下添加“随机器”，随机器下添加两个相同的“元素包”，由此，男性受访者可以随机进入实验组和控制组进行作答。在元素包下可以添加完整的、需受访者作答的主问卷。

相同的元素包可以直接复制、移动到女性受访者的分支中。

这样一来，就能保证分配到实验组和对照组的受访者在分层变量（重要属性）上是平衡的了。

调查问卷中流程的功能也不止于此，在接下来的文章中我们还将继续介绍元素包、问题组等功能的使用方法和用途。