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既不能分流又不能轮转的强约束场景
内容
有些商业/社会场景（比如验证某种教学方法对学生成绩的影响）既不能像A/B实验那样把对象随机分成两组区别对待（涉及公平/道德/法律考量），也不能像[[交叉实验让每个单元当自己的对照组]]那样来回轮转策略（处理效果会在时间上残留、污染后续时段）。这种”既不能分流又不能轮转”的强约束条件，需要一种完全不同的实验设计思路来获得因果证据。
参考来源
- 位置：《数据科学工程实践》第9章《特殊场景下的实验设计和分析方法》"9.4.1 强约束条件场景"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0053.xhtml）
- 结论依据：原文以教学方法效果验证为例，明确"教育需要对学生保证公平，而教学方法又不能来回轮转……能不能分流往往是出于对公平、道德甚至是法律角度的考量……实验能不能轮转往往考虑的是实验在时间上会不会有残留效应"。
- 原始内容：例如，想验证一个教学方法对于学生在重要考试上的效果，用分流实验就不是一个很好的选择，因为教育需要对学生保证公平，而教学方法又不能来回轮转。这样的场景下，分流实验和轮转实验都不是一个很好的选择。能不能分流往往是出于对公平、道德甚至是法律角度的考量……实验能不能轮转往往考虑的是实验在时间上会不会有残留效应。