Thiết kế hoàn toàn ngẫu nhiên (CRD) là mô hình thiết kế thí nghiệm đơn giản nhất, trong đó các đơn vị thí nghiệm được phân bổ vào các nhóm thử nghiệm một cách ngẫu nhiên, không có sự phân nhóm hay tạo khối trước đó.
Đặc điểm của CRD
- Mỗi đơn vị thí nghiệm có cơ hội ngang nhau để được phân vào bất kỳ nhóm nào.
- Không có yếu tố phân tầng hoặc chia khối (block), chỉ dựa vào sự ngẫu nhiên.
- Thích hợp khi đối tượng thí nghiệm có đặc tính đồng đều hoặc sự ảnh hưởng của biến nhiễu không đáng kể.
Ví dụ cụ thể về thiết kế CRD và ứng dụng thực tế
Ví dụ 1: Ảnh hưởng của phân bón đến năng suất lúa
Mục tiêu
Kiểm tra ảnh hưởng của ba loại phân bón (A, B, C) đến năng suất lúa (kg/ha).
Thiết kế thí nghiệm
- Đối tượng: 15 ô ruộng có điều kiện đồng nhất về đất, nước và khí hậu.
- Sắp xếp thí nghiệm:
- 15 ô ruộng được chia ngẫu nhiên thành 3 nhóm (5 ô/nhóm).
- Mỗi nhóm được bón một loại phân (A, B hoặc C).
- Kết quả thu hoạch sau 4 tháng (kg/ha):
| Ô thí nghiệm | Phân bón A | Phân bón B | Phân bón C |
|---|---|---|---|
| 1 | 5000 | 5200 | 4800 |
| 2 | 5100 | 5300 | 4900 |
| 3 | 4950 | 5250 | 4700 |
| 4 | 5050 | 5400 | 4850 |
| 5 | 4900 | 5150 | 4750 |
| Trung bình | 5000 | 5260 | 4800 |
Phân tích kết quả
- Phân bón B có năng suất trung bình cao nhất (5260 kg/ha).
- Phân bón C có năng suất thấp nhất (4800 kg/ha).
- Nếu kiểm định thống kê (ANOVA) cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa, có thể khuyến nghị sử dụng phân bón B để tăng năng suất lúa.
Ví dụ 2: Hiệu quả của quảng cáo đến tỷ lệ mua hàng
Mục tiêu
Kiểm tra ba loại quảng cáo (Video, Banner, Email Marketing) ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ mua hàng (%).
Thiết kế thí nghiệm
- Đối tượng: 90 khách hàng ngẫu nhiên (30 người/nhóm).
- Nhóm thử nghiệm:
- Nhóm 1: Xem quảng cáo Video.
- Nhóm 2: Xem quảng cáo Banner.
- Nhóm 3: Nhận Email quảng cáo.
- Kết quả (số người mua hàng sau khi xem quảng cáo):
| Nhóm quảng cáo | Số khách hàng | Số người mua | Tỷ lệ mua (%) |
|---|---|---|---|
| Video | 30 | 12 | 40% |
| Banner | 30 | 8 | 26.7% |
| 30 | 5 | 16.7% |
Phân tích kết quả
- Quảng cáo Video có tỷ lệ mua hàng cao nhất (40%).
- Quảng cáo Email kém hiệu quả nhất (16.7%).
- Nếu kiểm định thống kê cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa, doanh nghiệp có thể tập trung ngân sách vào quảng cáo Video thay vì Email hoặc Banner.
Ví dụ 3: Hiệu quả của thuốc giảm đau
Mục tiêu
Kiểm tra mức độ hiệu quả của ba loại thuốc giảm đau (X, Y, Z) đối với bệnh nhân đau mãn tính.
Thiết kế thí nghiệm
- Đối tượng: 60 bệnh nhân có cùng mức độ đau ban đầu (đánh giá trên thang 10 điểm).
- Nhóm thử nghiệm:
- Nhóm 1: Dùng thuốc X (20 bệnh nhân).
- Nhóm 2: Dùng thuốc Y (20 bệnh nhân).
- Nhóm 3: Dùng thuốc Z (20 bệnh nhân).
- Sau 7 ngày, bệnh nhân tự đánh giá mức độ giảm đau (càng cao càng tốt, tối đa 10 điểm):
| Bệnh nhân | Thuốc X | Thuốc Y | Thuốc Z |
|---|---|---|---|
| 1 | 7.5 | 6.0 | 5.5 |
| 2 | 8.0 | 6.5 | 5.0 |
| 3 | 7.8 | 6.2 | 5.2 |
| … | … | … | … |
| 20 | 7.9 | 6.3 | 5.1 |
| Trung bình | 7.75 | 6.35 | 5.25 |
Phân tích kết quả
- Thuốc X có hiệu quả giảm đau tốt nhất (7.75 điểm).
- Thuốc Z có hiệu quả kém nhất (5.25 điểm).
- Nếu kết quả thống kê (t-test hoặc ANOVA) cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa, thuốc X có thể được khuyến nghị để sử dụng rộng rãi hơn.
Tóm tắt
| Tiêu chí | Ví dụ 1: Phân bón & năng suất lúa | Ví dụ 2: Quảng cáo & mua hàng | Ví dụ 3: Thuốc giảm đau |
|---|---|---|---|
| Mục tiêu | Kiểm tra ảnh hưởng của phân bón đến năng suất lúa | Đánh giá hiệu quả của các loại quảng cáo | Kiểm tra tác động của thuốc giảm đau |
| Đối tượng thí nghiệm | Ô ruộng trồng lúa | Khách hàng tiềm năng | Bệnh nhân có mức độ đau tương đương |
| Nhóm thử nghiệm | 3 nhóm dùng 3 loại phân bón | 3 nhóm tiếp cận 3 loại quảng cáo | 3 nhóm dùng 3 loại thuốc |
| Cách bố trí | Chia ô ruộng ngẫu nhiên | Chia khách hàng ngẫu nhiên | Chia bệnh nhân ngẫu nhiên |
| Phép đo | Năng suất lúa sau mùa vụ | Tỷ lệ mua hàng sau quảng cáo | Mức độ giảm đau sau 7 ngày |
| Ứng dụng | Tối ưu hóa phương pháp canh tác | Cải thiện chiến lược marketing | Kiểm định hiệu quả thuốc trước khi đưa ra thị trường |
Kết luận
- Thiết kế hoàn toàn ngẫu nhiên (CRD) rất đơn giản nhưng hiệu quả khi điều kiện thí nghiệm đồng nhất.
- Được ứng dụng rộng rãi trong nông nghiệp, marketing, y học và nhiều lĩnh vực khác.
- Thích hợp cho các nghiên cứu thử nghiệm có ít yếu tố gây nhiễu và số lượng mẫu không quá lớn.
Ưu và nhược điểm
✅ Ưu điểm:
- Dễ thực hiện, ít tốn công sức trong quá trình bố trí thí nghiệm.
- Phù hợp khi số lượng mẫu nhỏ và điều kiện thí nghiệm đồng nhất.
- Đơn giản trong phân tích thống kê.
❌ Nhược điểm:
- Nếu có nhiều yếu tố gây nhiễu, sai số có thể lớn.
- Không kiểm soát được sự biến thiên giữa các đơn vị thí nghiệm.
- Kém hiệu quả khi các đối tượng không đồng nhất (ví dụ: có sự khác biệt về môi trường, cá thể, vị trí…).