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A randomization-based perspective on analysis of variance: a test statistic robust to treatment effect heterogeneity

机译：基于随机的差异分析的视角：对治疗效果异质性的测试统计鲁棒

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Fisher randomization tests for Neyman's null hypothesis of no average treatment effect are considered in a finite-population setting associated with completely randomized experiments involving more than two treatments. The consequences of using the F statistic to conduct such a test are examined, and we argue that under treatment effect heterogeneity, use of the F statistic in the Fisher randomization test can severely inflate the Type I error under Neyman's null hypothesis. We propose to use an alternative test statistic, derive its asymptotic distributions under Fisher's and Neyman's null hypotheses, and demonstrate its advantages through simulations.
机译：对于Neyman的无序假设的Fisher随机化测试在与涉及超过两种治疗的完全随机实验相关的有限群体环境中考虑了有限的人群。 检查使用F统计学进行这种测试的后果，我们认为，在治疗效果异质性下，使用Fisher随机化测试中的F统计信息可以严重膨胀Idman的零假设下的I型错误。 我们建议使用替代测试统计数据，从Fisher和Neyman的Null假设下获得渐近分布，并通过模拟展示其优势。

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