完全随机设计方差分析（One-way ANOVA）是统计学中常用的一种方法，用于比较三个或以上独立样本的均值是否存在显著性差异。这种设计方法特别适用于实验研究，其中研究者能够将受试者随机分配到不同的处理组中。使用完全随机设计方差分析时，需要满足以下几个适用条件：
1. 独立性：这是所有统计检验的基础假设之一。在完全随机设计的方差分析中，要求每个样本都是从总体中独立抽取的，且各个样本之间相互独立。这意味着一个样本中的数据不会对另一个样本的数据产生影响。
2. 正态分布：对于每一个处理组内的观测值，它们应该服从正态分布。虽然在实际应用中，当样本量较大时（通常认为每个组别大于30个样本），方差分析对偏离正态性的耐受性较好，但在小样本情况下，这一假设尤为重要。
3. 方差齐性：即各处理组之间的方差应该是相等的。这个条件可以通过Levene检验或Bartlett检验来验证。如果不同组间的方差差异较大，则可能需要采用其他统计方法（如Welch ANOVA）或者对数据进行适当的转换以满足此假设。
4. 随机化：实验设计中，受试者应该被完全随机地分配到各个处理组中，这有助于减少由于非研究因素导致的系统性偏差，确保各组之间除了所施加的不同处理外，在其他方面尽可能相同或相似。

当以上条件得到满足时，使用完全随机设计方差分析可以有效地检验不同处理条件下是否存在显著性的差异。不过需要注意的是，在实际操作过程中，有时难以严格满足所有假设条件，此时研究者需要根据具体情况选择合适的统计方法，并对结果进行合理解释。