1. Diseño completamente aleatorizado: en este diseño, los sujetos se asignan aleatoriamente a diferentes tratamientos o grupos experimentales sin ningún sesgo.
2. Diseño de bloques aleatorios: este diseño se utiliza para reducir la variabilidad entre sujetos y mejorar la potencia del experimento. Los sujetos se dividen en grupos homogéneos (bloques) en función de ciertas características, y luego cada bloque se asigna aleatoriamente a diferentes tratamientos.
3. Diseño factorial: este diseño implica probar los efectos de dos o más variables independientes (factores) simultáneamente. Esto permite a los investigadores determinar los efectos principales de estas variables y cualquier interacción entre ellas.
4. Diseño de cuadrado latino: este diseño se usa cuando hay dos fuentes de variabilidad en un experimento, como filas y columnas. El cuadrado latino asegura que cada tratamiento aparezca una vez en cada fila y columna, minimizando los efectos de estas fuentes de variabilidad.
5. Diseño de parcelas divididas: este diseño se utiliza cuando no se pueden aplicar dos o más tratamientos al mismo tiempo, por lo que se aplica un tratamiento a un subconjunto de unidades experimentales mientras que otro tratamiento se aplica a las unidades restantes.
6. Diseño de superficie de respuesta: este diseño se utiliza para explorar la relación entre la variable de respuesta y una o más variables independientes para optimizar la respuesta. Esto implica probar diferentes niveles y combinaciones de las variables independientes para encontrar la configuración óptima para la respuesta.
7. Diseño de Taguchi: este diseño se utiliza en el desarrollo de productos y procesos para identificar la combinación ideal de factores que producirán el mejor producto o proceso. Implica probar diferentes niveles de cada factor y analizar los resultados utilizando una relación señal-ruido.
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