完全矩阵抽样（complete matrix sampling design），理学-统计学-教育、心理、体育统计-【基本概念】，将施测目标中的项目随机指派给群体内的个体，且每个个体只随机接受一个（或少量）项目进行作答的矩阵抽样。1968年，美国心理学家F.洛德在《心理测验分数的统计理论》（Statistical Theories of Mental Test Scores）中提出的矩阵抽样设计。简单地说，矩阵抽样就是根据广泛的内容或课程覆盖开发一套完整的测试题目，然后将这些题目划分成若干小套题目，再让学生接受一小套题目的测试。矩阵抽样通过限制每个学生所接受的测验题目数量来减少必要的测验时间，但同时仍然在学生之间保持了对测试内容的广泛覆盖。是许多大型评价项目中的先进技术，是用来估计矩阵参数的一般统计方法。完全矩阵抽样，简单而言是对群体中的每名学生施测每个目标下的一道独特的题目。这种情况下，每一次测验中所测量的课程目标的数量就等于学生在测验期间回答的题目数量，通常是30～50，这个数量对于详细的课程评估来说是相当充足的。