Conditional Inference for Restricted Randomization Designs
受限随机化设计的条件推断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：摘要直接讨论两治疗组随机试验中的分配设计与检验推断，属于随机实验推断方向。
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受限随机化设计的条件推断
- 研究问题
- 在两治疗组临床试验采用受限随机分配时，给定两组人数差后，某类置换检验的渐近零假设分布是什么？
- 方法与思路
- 作者针对一类受限随机化规则，以两治疗组人数之差作为条件化变量，研究相应一类置换检验在零假设下的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给定两组人数差后，这类置换检验的渐近零分布为高斯分布，为受限随机分配下的条件推断提供理论结果。
- 阅读关注点
- 应核对允许的随机化规则、条件化事件、置换统计量类别和标准化方式，以及渐近高斯结论所需的样本规模条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；规则与统计量的范围未说明，渐近高斯结论不等于有限样本精确性或覆盖所有受限设计。
原文摘要
In a clinical trial to compare two treatments, suppose that patients are assigned to treatment according to a certain class of restricted randomization rules. Conditional on the difference in numbers between the two treatment groups, the asymptotic null distribution of a class of permutation tests is shown to be Gaussian.