能分块就分块，除非不该分

潜在结果因果推断文献的若干分支已讨论了分块随机化与完全随机化的优劣。一些结论认为分块绝不会损害估计精度，而另一些则认为会损害。在本文中，我们调和这些看似冲突的观点，更透彻地讨论何种情况下能保证无害，并讨论分块设计的其他方面如何在精度上付出代价。我们讨论了不同发现源于不同的抽样模型以及对分块形成方式的假设。我们还将这些观点与常见误解联系起来，例如表明将分块实验当作完全随机化来分析——一种看似保守的方法——在某些情况下实际上可能适得其反。总体而言，我们发现分块可能有代价，但该代价通常很小而潜在收益可能很大。分块很难犯大错。