整体介绍下实验设计
常用的实验方式
- AB testab-test
- 样本量确定
- 显著性
- 敏感性
- Interleavinginterleaving介绍
单因素实验#
完全随机设计-AB#
完全随机设计只涉及一个处理因素，两个或多个水平，所以也称单因素设计。它是将样本中全部受试对象随机分配到各个处理因素的不同水平中（处理组中），分别接受不同的处理，然后进行对比观察。各个处理组样本含量可以相等，也可以不等，但是相等时分析效率较高
配对设计#
随机区组设计的一个特例
随机区组设计#
为了保证每个区组内的受试对象有较好的同质性，排除非实验因素的干扰(比如年龄、性别、病情严重程度等)。先进行分组，然后在每个分组中再分拆出实验组、对照组。
分析方法：方差分析
交叉设计 interleave#
是一种自身对照实验，比如临床试验中，在同一病人身上观察两种或多种处理水平的效应，消除不同病人之间的变异，减少误差。
具体地：首先将条件相近的观察对象进行配对，随机分配到两个实验组中。第一组先用处理方法A处理，然后再用处理方法B处理，处理顺序是AB；另一组则相反，先用处理方法B处理，再用处理方法A处理，处理顺序是BA。两种处理水平在全部实验过程中“交叉”进行。
interleaving也是这种思想
有交互作用的实验设计#
析因设计#
即对不同因素的水平做组合，进行多组实验
分析方法：考虑交互效应的方差分析
正交设计#
正交设计是析因设计的优化，高效处理。在水平组合较多的时候，选择有代表性的水平组合进行实验。
均匀设计#
拉丁方设计#
拉丁方设计能够用于没有交互作用的三个及以上因素，每个因素的水平数相同的数据分析情况
