试就一个研究问题进行多因素完全随机设计，应包括组内设计组外设计、组内组外混合设计三种情况，并说明三种实验设计的统计方法以及结果解读。

多因素完全随机设计通常用于研究多个自变量（因素）对一个因变量的影响。以下是组内设计、组外设计和组内组外混合设计的定义、统计方法及结果解读：

1. 组内设计（Within-Subjects Design）：

   • 定义：同一个受试者在不同条件下重复测量。例如，研究某种药物对血压的影响，同一个人在服用药物前后进行血压测量。
   • 统计方法：通常使用重复测量ANOVA（Repeated Measures ANOVA）来分析数据。如果符合正态分布和方差齐性假设，可以使用参数统计方法；如果不满足这些假设，可能需要使用非参数方法，如Friedman检验。
   • 结果解读：重复测量ANOVA会告诉我们至少两个时间点或条件下的因变量是否有显著差异。如果发现显著差异，通常会进一步进行事后比较（如Bonferroni校正）来确定具体哪些条件之间存在差异。

2. 组外设计（Between-Subjects Design）：

   • 定义：不同的受试者被分配到不同的实验条件。例如，将两组人分别给予两种不同的药物，并比较其效果。
   • 统计方法：独立样本ANOVA用于分析不同组别的因变量差异。如果不符合正态分布或方差齐性，可以使用Kruskal-Wallis H检验等非参数方法。
   • 结果解读：独立样本ANOVA会告诉我们不同组别之间是否存在显著差异。如果结果显著，通常需要进行多重比较测试以确定哪些具体组别之间存在差异。

3. 组内组外混合设计（Mixed Design）：

   • 定义：结合了组内设计和组外设计的特点，即有些因素在同一受试者中重复测量，而其他因素则涉及不同的受试者。例如，研究不同教学方法（组内因素）和不同学生群体（组外因素）对学习效果的影响。
   • 统计方法：混合ANOVA（Mixed-Design ANOVA）或Split-Plot ANOVA用于分析数据。这种设计允许研究者检测组内和组外因素的主效应及其交互作用。如果违反正态分布或方差齐性，可能需要使用非参数方法或转换数据。
   • 结果解读：混合ANOVA的结果会显示组内因素、组外因素以及它们之间的交互作用是否显著。如果发现显著效应，可能需要进一步的简单效应分析或事后比较来确定具体的差异来源。

在所有实验设计中，重要的是确保实验的可重复性和结果的可靠性。此外，实验前的充分计划、包括样本量的计算、实验过程中的严格控制以及数据收集和分析方法的选择都是达到有效实验结果的关键步骤。最后，无论哪种设计，都应确保数据的完整性和正确性，并在报告中详细描述实验过程和统计分析方法。