What is a Randomization Test?
什么是随机化检验？AI 解读 ↓
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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检验与基于理论分布模型的检验应如何区分，怎样构建统一的条件随机化检验框架并指导实践？
- 方法与思路
- 作者提出“拟随机化检验”术语区分模型驱动检验，发展条件随机化检验框架及条件事件构造方法，并分析多类常用检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新的术语和框架有助于澄清随机化检验概念；阶梯楔形整群随机试验展示该区分在实际分析中的意义。
- 阅读关注点
- 应核对检验有效性依据是实际分配机制还是理论模型、条件事件如何选择，以及不同检验被纳入框架时所需的条件。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出具体构造与有效性条件，不能认为所有置换检验均由实际随机化保证或推断刊本变化。
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-"quasirandomization 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 on 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.