Proponemos un método de pruebas grupales que tenga en cuenta los efectos de dilución. Estimamos el efecto de dilución basándonos en datos de ciclos de umbral de RT-PCR recopilados masivamente e incorporamos estos datos en la optimización de pruebas grupales. La nueva restricción ayuda a encontrar una solución robusta de una ecuación no lineal. El marco propuesto tiene la flexibilidad de incorporar información geográfica y demográfica. Realizamos una simulación de Monte Carlo para comparar diferentes enfoques de pruebas grupales bajo el efecto de dilución estimado. Este estudio sugiere que un aumento en el tamaño del grupo afecta significativamente la tasa de falsos negativos cuando la tasa de infección es relativamente baja. Las pruebas grupales con tamaños de grupo óptimos mejoran la sensibilidad en comparación con las pruebas grupales con un tamaño de grupo fijo. Basándonos en nuestro estudio de simulación, recomendamos pruebas grupales individuales con tamaños de grupo óptimos.