完全随机设计检测是一种实验设计方法，用于比较不同处理或因素对实验结果的影响。
样本随机性检验：检查样本是否是真正随机抽取的。
处理均衡性检验：验证不同处理组在实验前是否具有相似的特征。
数据正态性检验：确定数据是否符合正态分布。
方差齐性检验：检查不同处理组的方差是否相等。
主效应检验：分析不同处理对因变量的主要影响。
交互作用检验：检测处理之间是否存在交互作用。
多重比较检验：在主效应显著时，进一步比较不同处理组之间的差异。
效应量计算：衡量处理效应的大小。
可靠性检验：评估实验结果的可靠性和可重复性。
有效性检验：验证实验设计是否能够有效地检测到预期的效应。
协变量分析：控制其他可能影响结果的变量。
稳健性检验：检查实验结果对异常值或数据缺失的敏感性。
模型拟合度检验：评估所选统计模型对数据的拟合程度。
残差分析：检查模型残差是否符合假设。
预测能力检验：验证模型对新数据的预测能力。
敏感性分析：研究不同参数设置对结果的影响。
稳健性评估：确定实验结果在不同条件下的稳定性。
实验设计优化：改进实验设计以提高效率和准确性。
数据可视化：通过图表展示数据分布和结果。
统计报告撰写：清晰地描述实验设计、数据分析和结果。
结果解释：对实验结果进行合理的解释和讨论。
结论推断：根据实验结果得出科学的结论。
建议提出：基于结论提出相关的建议和改进措施。
实验记录和文档管理：确保实验过程和结果的可追溯性。
质量控制：监控实验过程中的质量，确保数据的准确性和可靠性。
伦理审查：如果涉及人类或动物实验，确保符合伦理标准。
