Une alternative à l'utilisation de blocs de grande taille est d'utiliser des séquences aléatoires de blocs, ce qui peut être fait dans StatsDirect en spécifiant une taille de bloc de zéro. L'option de taille de bloc aléatoire sélectionne des tailles de bloc de 2, 3 ou 4 (au hasard) fois le nombre de traitements. La randomisation procède par l'allocation de permutations aléatoires de traitements dans chaque bloc.
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Complète: au sein d'une liste d'unités éligibles, assigner un nombre fixe d'unités au traitement (comme un tirage d'une urne sans remise). Par bloc (ou stratifiée): assigner un traitement dans des strates ou des blocs spécifiques, comme si vous meniez une expérience dans chaque bloc. Par grappe (cluster): assigner des groupes d'observation (grappes ou clusters) à la même condition de traitement. Quelques conceptions courantes:
Accès randomisé: randomiser la disponibilité du traitement. Accès randomisé differé: randomiser le timing de l'accès au traitement. Factorielle: randomiser les unités en combinant les bras de traitement. Randomisation par bloc de permutation. Incitative: randomiser l'incitation à prendre le traitement. Comment vérifier si votre randomisation a produit des groupes homogènes sur les caractéristiques observables? En règle générale, nous effectuons des tests de randomisation, également appelés tests d'homogénéité. On peut, par exemple, utiliser le test omnibus \(d^2\) de xBalance dans le package RItools (car c'est une inférence de randomisation) ou on peut approximer ce résultat avec un test \(F\).
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Pour un message de longueur variable, les données doivent d'abord être divisées en blocs de chiffres séparés. Dans le cas le plus simple, connu sous le nom de mode "livre de code électronique" (ECB), un message est d'abord divisé en blocs séparés de la taille du bloc de chiffrement (en étendant éventuellement le dernier bloc avec des bits de remplissage), puis chaque bloc est chiffré et déchiffré indépendamment. Cependant, une méthode aussi naïve est généralement peu sûre car des blocs de texte en clair identiques génèrent toujours des blocs de texte chiffré identiques (pour la même clé), de sorte que les motifs du message en texte en clair deviennent évidents dans la sortie du texte chiffré. Minimisation vs. randomisation stratifiée par bloc : impact du choix de la méthode sur la comparabilité des groupes et la mesure de l’effet traitement | Sesstim. Pour surmonter cette limitation, plusieurs modes de fonctionnement de chiffrement par blocs ont été conçus et spécifiés dans des recommandations nationales telles que NIST 800-38A et BSI TR-02102 et des normes internationales telles que ISO/IEC 10116. Le concept général est d'utiliser la randomisation des données en texte clair sur la base d'une valeur d'entrée supplémentaire, souvent appelée vecteur d'initialisation, pour créer ce que l'on appelle un chiffrement probabiliste.
J'ai essayé avec les exemples de "? blockrand", mais c'est la même chose… Merci,
Cordialement,
Julie PAUL Après plusieurs tentatives, j'ai réussi! Merci beaucoup pour tous vos articles, ils sont très intéressants. Julie PAUL
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