常用的实验设计方法不包括下面的哪种?

在人工智能领域的研究中，实验设计方法是非常重要的一环。通过合理的实验设计，研究者可以获取准确可靠的实验结果，并据此进行进一步分析和推理。然而，在选择实验设计方法时，有一些常用的方法是不能被忽视的。下面，我将介绍一些常用的实验设计方法，并注意指出其中不包括的一种。

最常见的实验设计方法之一是随机对照实验。这种实验设计方法通过将参与者随机分配到实验组和对照组中，以消除因个体差异造成的干扰，从而准确评估某种处理或干预手段的效果。随机对照实验能够最大程度地排除其他干扰因素的影响，使得实验结果更加可靠。

因子实验设计也是常用的一种方法。这种实验设计方法通过对多个因子进行组合，来研究其对实验结果的影响和交互作用。通过对不同因子组合进行比较，可以找出影响实验结果的主要因素，并进一步研究其内在机制。因子实验设计方法通过充分利用不同因素的组合，将实验结果更好地与实际问题联系起来。

配对实验设计也是常用的一种方法。该方法通过将参与者按照某种特定标准进行配对，使得被试在各种个体差异上趋于一致，从而能够更加准确地评估处理或干预的效果。配对实验设计方法对于研究特定个体或群体的效果具有很高的灵敏度，能够更好地探究实验结果与特定个体特征之间的关系。

根据关键词给出的提示，常用的实验设计方法不包括的一种是单一因子实验设计。单一因子实验设计主要关注研究单一因子对实验结果的影响，忽略了其他可能存在的因素以及它们之间的交互作用。虽然单一因子实验设计可以提供某种处理或干预手段的效果评估，但往往无法展示其与其他因素的综合效果，因此在综合实验设计中很少被采用。

随机对照实验、因子实验设计和配对实验设计是常用的实验设计方法，它们能够在人工智能研究中提供可靠的实验结果和深入的分析。而单一因子实验设计，则不属于常用的实验设计方法之一，因为它无法考虑到其他可能存在的因素和因素之间的交互作用，所以在人工智能研究中较少被采用。