随机检验和置换检验之间的区别

在文献中，术语“随机化”和“置换”可互换使用。许多作者都说“置换（aka随机化）测试”，反之亦然。

充其量我相信差异是微妙的，这取决于他们对数据的假设以及可以得出的结论。我只需要检查我的理解是否正确，或者我是否缺少更深的区别。

排列检验假设数据是从基础总体分布（总体模型）中随机抽取的。这意味着从置换检验得出的结论通常适用于来自总体的其他数据[3]。

随机化检验（随机化模型）“使我们能够放弃典型心理学研究的令人难以置信的假设-从指定分布中随机抽样” [2]。但是，这意味着得出的结论仅适用于测试中使用的样品[3]。

当然，区别仅在于人口的定义。如果我们将人群定义为“所有患有疾病且适合治疗的患者”，则排列检验对该人群有效。但是，由于我们将人群限制在适合治疗的人群中，因此它实际上是一项随机检验。

参考文献：
[1] Philip Good，置换检验：关于检验假设的重采样方法的实用指南。
[2] Eugene Edgington和Patric Onghena，随机检验。
[3] Michael Ernst，置换方法：精确推断的基础

有很多重叠，排列测试的最常见形式是随机测试的形式。

一些纯粹主义者认为真正的置换测试是基于数据的每个可能置换。但是实际上，我们从所有可能排列的集合中进行采样，因此这是一个随机检验。

还有自举测试，如果我们没有找到每个可能的自举样本，而是从可能的集合中采样（通常会做的事情），那么这也是一个随机测试（但不是置换测试）。