Identification of effects and confounding patterns in factorial designs
析因设计中效应与混杂结构的辨识AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论析因设计中的效应别名与混杂结构，不能仅凭 effects 和 confounding 归入因果推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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析因设计中效应与混杂结构的辨识
- 研究问题
- 对于 Patterson 的 DSIGN 算法生成的析因设计，如何辨识设计中的效应及其混杂结构，并扩展已有的设计分析方法？
- 方法与思路
- 作者开发效应与混杂结构的辨识方法，将通常用于素数水平数对称设计的技术扩展到 DSIGN 算法生成的析因设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出面向 DSIGN 析因设计的分析方法，并说明其与已有对称设计方法的关系；未提供适用设计的详细范围。
- 阅读关注点
- 核对 DSIGN 生成设计的结构、效应和混杂的定义，以及扩展方法的操作步骤、适用水平组合与示例验证。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；这里的混杂涉及实验设计结构，摘要未提供因果识别假设或效应估计结果。
原文摘要
A method is developed for identifying effects and confounding patterns in factorial designs generated by Patterson's (1976) DSIGN algorithm. The method is an extension of that commonly used for symmetrical designs with prime number of levels.