在人工智能領(lǐng)域的研究中，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法是非常重要的一環(huán)。通過合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，研究者可以獲取準(zhǔn)確可靠的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并據(jù)此進(jìn)行進(jìn)一步分析和推理。然而，在選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法時(shí)，有一些常用的方法是不能被忽視的。下面，我將介紹一些常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，并注意指出其中不包括的一種。

最常見的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法之一是隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)。這種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法通過將參與者隨機(jī)分配到實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中，以消除因個(gè)體差異造成的干擾，從而準(zhǔn)確評(píng)估某種處理或干預(yù)手段的效果。隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蜃畲蟪潭鹊嘏懦渌蓴_因素的影響，使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加可靠。

因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)也是常用的一種方法。這種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法通過對(duì)多個(gè)因子進(jìn)行組合，來研究其對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響和交互作用。通過對(duì)不同因子組合進(jìn)行比較，可以找出影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的主要因素，并進(jìn)一步研究其內(nèi)在機(jī)制。因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法通過充分利用不同因素的組合，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果更好地與實(shí)際問題聯(lián)系起來。

配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)也是常用的一種方法。該方法通過將參與者按照某種特定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行配對(duì)，使得被試在各種個(gè)體差異上趨于一致，從而能夠更加準(zhǔn)確地評(píng)估處理或干預(yù)的效果。配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對(duì)于研究特定個(gè)體或群體的效果具有很高的靈敏度，能夠更好地探究實(shí)驗(yàn)結(jié)果與特定個(gè)體特征之間的關(guān)系。

根據(jù)關(guān)鍵詞給出的提示，常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法不包括的一種是單一因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。單一因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)主要關(guān)注研究單一因子對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，忽略了其他可能存在的因素以及它們之間的交互作用。雖然單一因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)可以提供某種處理或干預(yù)手段的效果評(píng)估，但往往無法展示其與其他因素的綜合效果，因此在綜合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中很少被采用。

隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，它們能夠在人工智能研究中提供可靠的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和深入的分析。而單一因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，則不屬于常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法之一，因?yàn)樗鼰o法考慮到其他可能存在的因素和因素之間的交互作用，所以在人工智能研究中較少被采用。