因果实验中的区组随机化（Block Randomizat

区组随机化的核心是：先按关键协变量把实验对象分成若干“相对同质”的区组（block/stratum），再在每个区组内部做随机分配。

一个标准流程：

1. 选定分块变量：选择会强烈影响结果、且实验前可观测的变量（如地区、性别、年龄段、历史转化率分层等）。

2. 构造区组：把样本按这些变量划分为互不重叠的区组（每个区组内样本更可比）。

3. 块内随机分配：在每个区组内按既定比例（例如 1:1 或 2:1）随机分配到 Treatment/Control。可用固定区组大小的随机化（如每块 4 人中 2 个进 Treatment），保证任何时点都大致平衡。

4. 分析时纳入区组信息：用“分块差分”的加权平均估计处理效应，或在回归中加入区组固定效应，以提高估计精度。

优点是能显著改善处理组与对照组在关键协变量上的平衡，并通常降低方差。