The Randomization Theory of Experimental Inference*
实验推断的随机化理论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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实验推断的随机化理论
- 研究问题
- 在特定实验材料上使用全部处理的情形下，实验设计中的随机化能支持何种结果评价，现有理论还存在哪些缺陷？
- 方法与思路
- 作者给出实验设计的一般数学描述，以完全随机、随机区组、拉丁方和一种系统设计示例推导线性模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称文章系统说明由设计导出线性模型的程序，重点讨论完全随机设计，并评估随机化理论的状态及主要不足。
- 阅读关注点
- 应核对随机化如何产生模型及推断依据，明确全部处理与特定材料的范围，并区分随机化支持和额外模型条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；一般数学描述和主要缺陷未展开，不能推断任意实验的推断有效性。
原文摘要
The paper contains a description of the extent to which the use of randomization in experimental designs permits evaluation of the experimental results. The case considered is that in which the whole population of treatments is used with particular experimental material. A completely general mathematical specification of the design is given and the procedure by which linear models for the experimental results are derived is exemplified by the cases of the completely randomized design, randomized blocks, Latin squares, and a particular systematic design. The case of the completely randomized design is discussed extensively. An assessment of the present state of randomization theory is given, with a statement of major deficiencies.