Interval Estimation with Restricted Randomization Rules
受限随机分配规则下的区间估计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：摘要明确基于随机处理分配设计推断两种处理的差异，直接对应实验中的因果推断。
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受限随机分配规则下的区间估计
- 研究问题
- 当临床试验依受限随机规则顺序分配两种处理时，如何构造处理差异的置信区间，并处理受试者响应中的时间趋势？
- 方法与思路
- 作者依据顺序受限随机分配设计推导精确与近似置信区间，不要求受试者来自明确总体的随机抽样，并用实际案例说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立处理差异的区间估计程序，并指出响应存在时间趋势时分析应考虑分配设计，无需依赖所述总体随机抽样假设。
- 阅读关注点
- 应核对受限分配规则、处理差异的目标定义、精确区间的覆盖依据，以及近似条件、时间趋势处理与总体推广范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；不要求总体随机抽样不等于无需其他推断条件，摘要未说明完整假设与区间构造细节。
原文摘要
In comparing two treatments in a clinical trial, suppose that patients are assigned sequentially to treatments by a restricted randomization rule. Exact and approximate confidence intervals for treatment difference are derived without assuming that the study subjects were obtained by random sampling from a well-defined population. We show that, if there is a time trend among the responses of study subjects, one should not ignore the design in the analysis. All the procedures are illustrated with a real-life example.