含義
這種設計具有三個方面的含義：
一是試驗單元的隨機分組；二是試驗單元各組與試驗處理的隨機結合；三是試驗處理順序的隨機安排。試驗單元的隨機分組是完全隨機設計的實質。在動物科學試驗中，當試驗條件特別是試驗動物的初始條件比較一致時，可採用完全隨機設計。
設計關鍵
完全隨機設計的關鍵是先將試驗材料隨機分組。隨機分組的方法有很多，最常用的方法有隨機數字表法、抽籤法和電腦程式化數據處理法(計算機法)等，而以隨機數字表法為好。因為隨機數字表上所有的數字都是按隨機抽樣原理編制的，表中任何一個數字出現在任何一個位置都是完全隨機的。隨機數字表的使用請參閱相關的使用說明。此外，利用電腦程式進行數字的隨機化處理更為簡便。
分類
單因素試驗的完全隨機設計
單因素試驗即試驗處理僅為一個方向，如研究肥料對作物產量的影響、生長素對植物苗高的影響等，試驗中的肥料因素和生長素因素均為單一的試驗處理。現以生長素對大豆苗高影響試驗為例，簡要介紹其設計方法及步驟。
(1)試驗單元編號設使用甲、乙兩種生長素各一個劑量處理大豆，每個處理種6盆，共12盆。首先將全部試驗單元(12盆)隨機依次編為1，2，…，12號。
(2)隨機分組利用微機(或隨機數字表)將12個數字隨機分為兩組，甲組生長素的盆號為：2、5、6、8、10、12；乙組生長素的盆號為：1、3、4、7、9、11。
在實際工作中，有時會出現各組觀察值數目不等的情況，如調查某作物不同類型的田塊若干塊，計數每塊田某種害蟲的蟲口密度，因地塊類型的不均衡性會出現各組地塊數數目不等的情況。此時，對所得數據應使用樣本量不等的統計分析方法。
雙因素試驗的完全隨機設計
雙因素試驗即試驗處理分為兩個方向，調查數據為兩個因素的組合效應值。如研究肥料因素和土壤因素對某水稻品種產量的影響，即為雙因素試驗。雙因素試驗按水平組合的方式不同，分為交叉分組和系統分組兩類。系統分組設計又稱巢式設計，見本節第四部分介紹。這裡先介紹交叉分組試驗設計。設有A、B兩個試驗因素，A有a個水平，B有b個水平，所謂交叉分組，是指A因素的每個水平與B因素的每個水平都要碰到，兩者交叉搭配形成ab個水平組合。其試驗設計方法與單因素試驗基本相同，只是需要把水平組合作為單因素試驗中的處理即可。
優點
完全隨機設計是一種最簡單的設計方法，主要優點：①設計遵循重複和隨機兩個原則，能真實反映試驗的處理效應；②設計容易，處理數與重複數都不受限制，適用於試驗條件、環境、試驗材料差異較小的試驗。主要缺點：①由於未套用試驗設計三原則中的局部控制原則，非試驗因素的影響被歸入試驗誤差，試驗誤差較大，試驗的精確性較低；②在試驗條件、環境、試驗動物差異較大時，不宜採用此種設計方法。
套用舉例
在社會研究中，最簡單的雙盲實驗就是隨機抽取若干名對象分成兩組，分別接收兩種“實驗變數”，但是哪個是真正的實驗變數，除了研究者之外任何人都不知道，然後進行“後測”，根據測試結果比較實驗變數對被實驗對象的
影響。這樣的雙盲實驗一般採用的是有控制組的事後實驗，如果要做前測，有可能使被實驗者知道實驗的目的。如果一定需要做前測，可以有兩種方法：一是把前測的內容隱蔽在測試卷中，不讓被實驗者知道測試的目的；二是把相隔不久的相類似的測量結果作為前測。按上例，隨機選擇40名農民工，以文娛活動的名義組織他們觀看電影，觀看什麼電影採用抽籤方法(性健康教育電影票和一般電影票各有20張，選擇的電影最好對農民工具有同等的吸引力)，電影結束後組織他們進行陛健康知識認知水平的測試，並進行比較。為了做到雙盲，無論是實驗的組織者還是被實驗對象都不應該讓他們知道實驗的真正目的，而是以文娛活動的名義組織他們觀看電影。如果需要前測的話，可以在看電影前組織他們進行一次綜合性的問卷測試，把有關性健康知識的測試內容分散在問卷中，或者在另外一個工地進行一次民工性健康知識的調查，以此作為前測。
完全隨機設計可以採用簡單隨機抽樣方法，實驗變數可以有幾個，但是其中只有一個是真正的實驗變數，並按隨機方法分配給實驗單位，真正的實驗變數除了研究者之外任何人都不知道。實驗變數之間的差異採用假設檢定法(F檢驗)，即方差分析或變異量分析進行確定。
