Optimal cross-over designs for full interaction models
完全交互模型下的最优交叉设计AI 解读 ↓
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完全交互模型下的最优交叉设计
- 研究问题
- 当处理效应会延续至一个后续时期，且直接效应与残留效应存在交互时，如何设计实验以研究处理单独使用的效果？
- 方法与思路
- 作者采用包含直接处理与残留效应交互的重复测量模型，推导普遍最优的近似设计，并提出受试者数量较少的设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，为处理单独使用的效果获得普遍最优近似设计，并提出较少受试者的高效方案；加性模型可能导致估计偏差。
- 阅读关注点
- 应核对单独使用效果的参数定义、交互模型的约束、普遍最优性的准则，以及近似设计如何转为有限受试者方案。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；残留效应仅延续一个后续时期，具体最优性条件与设计效率数值均未提供。
原文摘要
We consider repeated measurement designs when a residual or carry-over effect may be present in at most one later period. Since assuming an additive model may be unrealistic for some applications and leads to biased estimation of treatment effects, we consider a model with interactions between carry-over and direct treatment effects. When the aim of the experiment is to study the effects of a treatment used alone, we obtain universally optimal approximate designs. We also propose some efficient designs with a reduced number of subjects.