通过完全随机化设计得到的数据,通常采用的分析方法是( )A. 单因素方差分析B. 双因素方差分析C. 无互作用的双因素方差分析D. 有交互作用的双因素方差分析

完全随机化设计是实验设计中的一种基本方法，其核心特点是将实验单位完全随机分配到各处理组中，不考虑区组或其他分组结构。这种设计下，数据分析的关键在于处理因素的数量及是否考虑交互作用。

• 单因素方差分析（选项A）适用于仅分析一个处理因素的影响。
• 双因素方差分析（选项B、C、D）适用于分析两个处理因素的影响，但需区分是否包含交互作用。
• 无互作用的双因素方差分析（选项C）假设两个因素的作用独立，不考虑它们的联合影响；有交互作用的双因素方差分析（选项D）则需额外分析因素间的交互效应。

本题的关键在于明确完全随机化设计的适用场景：若实验涉及两个处理因素且不考虑交互作用，则采用选项C。

完全随机化设计的核心特征是随机分配，不引入额外结构。

1. 单因素方差分析（选项A）：仅适用于分析单一处理因素的影响，与双因素设计不符。
2. 双因素方差分析（选项B）：未明确是否包含交互作用，表述不严谨。
3. 无互作用的双因素方差分析（选项C）：直接针对双因素且不考虑交互作用的情况，符合完全随机化设计中常见假设。
4. 有交互作用的双因素方差分析（选项D）：需验证交互作用存在性，但题目未提及此需求。

因此，正确答案为C。