stratified randomisation 和 minimisation的区别

Stratified randomisation和minimisation是两种不同的随机化方法，它们在实验设计中起到了不同的作用。

Stratified randomisation是一种随机化方法，它将试验参与者分成互相独立的层（strata），以确保参与者在每个层内的分布是大致均匀的。在每个层内，试验参与者将被随机分配到不同的试验组或对照组。通过使用该方法，可以减少各个组之间的混杂因素对研究结果的影响。

Minimisation是一种控制混杂因素的方法。它不是随机化，而是通过将参与者分配到不同组的方式来减少混杂因素的影响。这种方法通常需要在分配时考虑多个因素，以使各个组之间尽可能相似。这样可以帮助研究者更精确地检测干预措施的真正效果。

因此，Stratified randomisation和minimisation在处理混杂因素时有不同的应用，前者通过随机分配参与者来确保组之间的均匀分布，而后者则是通过分配参与者来控制混杂因素。

相关问题

Stratified Sampling

Stratified Sampling（分层抽样）是一种优化随机抽样的方法，它将总体分为若干个层次，并在每个层次内进行单独的随机抽样。Stratified Sampling通常是在样本不足或总体分布不均匀的情况下使用，以确保样本更好地代表总体分布。

Stratified Sampling的基本思想是将总体划分为若干层，每一层的样本数量应该与其在总体中的比例相同。然后在每一层中进行单独的随机抽样，以确保每一层都有足够的样本代表其在总体中的分布。最后，将每一层的样本组合起来，形成代表总体的样本。

使用Stratified Sampling的好处是可以减小采样误差，并提高估计的精度。它可以保证每一层都有足够的样本代表其在总体中的分布，从而减少由于样本不足或分布不均匀导致的误差。此外，Stratified Sampling可以减少计算成本，因为只需要在每一层内进行随机抽样，而不是在整个总体中进行随机抽样。

但是，Stratified Sampling也有一些限制。例如，分层可能会增加采样的复杂性，需要对总体进行划分和样本分配。此外，如果总体中的分层信息不准确或不完整，可能会导致估计偏差。

Stratified Transformer

Stratified Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络模型，它是在Transformer模型的基础上进行改进的。与传统的Transformer模型不同，Stratified Transformer将输入的词汇表分成多个子集，每个子集对应一个独立的Transformer编码器。这种分层结构可以提高模型的效率和准确性。

Stratified Transformer的主要优点是可以处理大规模的词汇表，同时还能够保持较高的计算效率。此外，它还可以通过增加子集的数量来进一步提高模型的性能。