一个实验即使使用了经过仔细鉴定的肽材料，仍可能给出具有误导性的比较结果。如果一组总是被最先处理、由不同的人测量，或被分配了最健康的起始样本，那么材料就不再是唯一的差异。良好的设计使这些竞争性解释更容易被检查。
随机化：在不挑选偏好样本的情况下决定分组
随机化涉及实验单元如何被分配到各组。它旨在避免有意或可预测的分配偏向某一条件。这与在分组已经确定之后再移动试管是不同的。
NIH的 临床前报告原则 要求研究人员描述随机化和盲法结果评估，至少在动物实验中如此。本指南解释设计问题，而不是规定通用方案。
一个平衡的示例，而非样本量建议
假设 12 个合格样本分为三个处理区组，每组四个。一个计划设计将每个区组中的两个样本分配到条件 A，两个分配到条件 B，分配在区组内随机化。在三个区组中，每个条件有六个样本。
| 处理区组 | 条件 A | 条件 B |
|---|---|---|
| 1 | 2 个样本 | 2 个样本 |
| 2 | 2 个样本 | 2 个样本 |
| 3 | 2 个样本 | 2 个样本 |
这些数字是虚构的，用以说明平衡。它们不是 NHD 数据，也不证明六个样本足够。合格性、独立性、预期变异和科学问题决定合适的设计和分析。
这个示例的重要特点是每个处理区组都同时包含两种条件。如果所有 A 样品都在上午处理、所有 B 样品都在下午处理，处理条件和处理时间就难以分开。
设盲：在不知道预期答案的情况下评估结果
设盲关系的是谁在执行相关步骤或评估结果时知道分组身份。例如，在测量细胞图像终点的评估者可以使用编码后的图像，如果设计允许这样做。编码应保留与原始记录的关联，以便之后可以核查结果。
并非每个实验步骤都能设盲。记录哪些步骤设了盲、哪些没有设盲，以及原因。只标注“设盲”不如准确描述谁在何时知道什么更有用。
保持排除规则一致
在查看处理结果之前，先定义可用样本和质量标准。如果某个测量未达到预先设定的标准，应连同记录保留原因。选择性排除后看起来均衡的分组，并不等同于从一开始就是公平的比较。
物质身份仍然是一个独立的问题
随机化不能验证小瓶中装的是什么。在规划涉及以下内容的研究时 GHK-Cu 或 BPC-157，记录确切的材料、供应形式、数量基准和可获得的批次文件。已发表的细胞或动物研究结果并不证明所供应的目录材料具有任何益处。
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