Definición

DCA: 

Cuando el experimentador ha decidido arreglar el material experimental bajo un DCA con igual número de réplicas por tratamiento, significa que debe realizar el siguiente protocolo descrito por Hinkelman y Kempthorne (1994):

Supongamos que se tienen unidades experimentales homogéneas y tratamientos. Las UE se dividen en grupos de UE. Los tratamientos son asignados al azar a los grupos tales que el tratamiento es aplicado a cada una de las UE en el grupo (). Ver figura

Es claro de la definición que se tiene un diseño aleatorizado, si y solo si hay una asignación aleatoria de los tratamientos a las UE.

Ventajas 

Cuando en un experimento las unidades experimentales se arreglan bajo un Diseño completamente al azar se tienen las siguientes ventajas:

1. Flexibilidad: Cualquier número de tratamientos y cualquier número de réplicas pueden ser usadas, siempre y cuando se tengan suficientes UE homogéneas.
2. Análisis Estadístico simple: el análisis estadístico es simple ya sea cuando todos los tratamientos tengan igual número de réplicas (balanceado), diferente número de réplicas (desbalanceado) o pérdida de datos, caso en el cual se trata como un análisis desbalanceado.
3. Máximo número de grados de libertad para el error: Esto ocurre porque el diseño tiene solo dos fuentes de variación que son los tratamientos y el error y los grados de libertad para esta error estan dados por la expresión .
4. Precisión: Es muy preciso si se tienen en cuenta UE homogéneas.

Desventajas 

Se puede obtener baja precisión cuando las unidades experimentales no sean muy homogéneas y así ser ineficiente.

Usos 

1. Es recomendado cuando es posible que gran parte de las UE no respondan al tratamiento o puedan perderse durante el experimento.
2. Es útil en experimentos en los que el número de UE es limitado, ya que provee el máximo número de grados de libertad del error.