The paper conducts very careful inf

The paper conducts very careful inference, using the two leading approaches for inference in
studies with small numbers of clusters - randomization inference and wild cluster bootstrap-t.
This is the first paper to show the performance of both methods alongside each other. We
show that both perform quite well in our data, with a slight tendency for randomization
inference to either do very well or slightly under-reject (and the converse for wild-bootstrap
cluster-t).

النتائج (العربية) 1:

وتجري الورقة استدلال حذرين للغاية، باستخدام نهجين الرائدة للاستدلال فيدراسات مع عدد قليل من مجموعات-استدلال التعشيه والكتلة البرية bootstrap-t.وهذا هو أول ورقة لإظهار أداء كلا الأسلوبين جنبا إلى جنب مع بعضها البعض. ونحنإظهار كلا أداء جيدا في البيانات المتوفرة لدينا، مع ميل طفيف للتوزيع العشوائيالاستدلال أما القيام بشكل جيد جداً أو قليلاً رفض الأطفال دون سن الخامسة (والعكس لالبس الحذاء المتوحشكتلة-t).

النتائج (العربية) 2:

تجري ورقة الاستدلال حذرين للغاية، وذلك باستخدام الأساليب الرائدة اثنين للاستدلال في
الدراسات مع عدد قليل من مجموعات - الاستدلال العشوائية والكتلة البرية التمهيد تي
هذه هي الورقة الأولى لإظهار أداء كلتا الطريقتين جنبا إلى جنب مع بعضها البعض. نحن
تبين أن كلا من أداء جيدا جدا في بياناتنا، مع ميل طفيف للالتوزيع العشوائي
الاستدلال إما القيام بعمل جيد جدا أو قليلا تحت رفض (والعكس لالبرية التمهيد
العنقودية ر).

النتائج (العربية) 3:

تقوم الورقة استنتاج دقيق جدا، وذلك باستخدام نهجين الرائدة على الاستدلال فيالدراسات مع عدد قليل من مجموعات - العشوائية الاستدلال البرية المجموعة bootstrap-t.هذه هي الورقة الأولى لإظهار أداء كل الأساليب جنبا إلى جنب مع بعضها البعض.نحنتبين أن كلا من أداء جيدا في البيانات المتوفرة لدينا، مع ميل طفيف إلى العشوائيةيستنتج أن تفعل إما جيد جدا أو قليلا في ظل رفض (و الحديث عن البرية بوتسترابcluster-t).