What is a randomization test?
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论随机试验、处理效应置换检验和随机化推断，支持因果推断分类，同时其框架也涉及一般统计检验。
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什么是随机化检验？
- 研究问题
- 基于实际随机分配的随机化检验，与基于理论模型的显著性检验应如何区分，又如何建立统一的条件随机化检验框架？
- 方法与思路
- 作者提出准随机化检验这一术语，构建条件随机化检验的一般框架，讨论条件事件的构造，并以集群随机试验说明区别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新术语和框架可用于理解多类常见检验，包括处理效应置换检验、独立性检验、自适应随机化和共形预测。
- 阅读关注点
- 应核对实际随机分配与模型随机性的定义、条件事件如何选择，以及各类示例的有效性究竟依赖设计还是模型假设。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未说明条件检验的具体成立条件，也不能将术语提议视为统一共识。
原文摘要
The meaning of randomization tests has become obscure in statistics education and practice over the last century. This article makes a fresh attempt at rectifying this core concept of statistics. A new term -- "quasi-randomization test" -- is introduced to define significance tests based on theoretical models and distinguish these tests from the "randomization tests" based on the physical act of randomization. The practical importance of this distinction is illustrated through a real stepped-wedge cluster-randomized trial. Building on the recent literature of randomization inference, a general framework of conditional randomization tests is developed and some practical methods to construct conditioning events are given. The proposed terminology and framework are then applied to understand several widely used (quasi-)randomization tests, including Fisher's exact test, permutation tests for treatment effect, quasi-randomization tests for independence and conditional independence, adaptive randomization, and conformal prediction.