The concept of blind analysis, a key procedure to remove the human-based systematic error called confirmation bias, has long been an integral part of data analysis in many research areas. In cosmology, blind analysis is recently making its entrance, as the field progresses into a fully fledged high-precision science. The credibility, reliability and robustness of results from future sky-surveys will dramatically increase if the effect of confirmation bias is kept under control by using an appropriate blinding procedure. Here, we present a catalog-level blinding scheme for galaxy clustering data apt to be used in future spectroscopic galaxy surveys. We shift the individual galaxy positions along the line of sight based on 1) a geometric shift mimicking the Alcock-Paczynski effect and 2) a perturbative shift akin to redshift-space distortions. This procedure has several advantages. After combining the two steps above, it is almost impossible to accidentally unblind. The procedure induces a shift in cosmological parameters without changing the galaxies' angular positions, hence without interfering with the effects of angular systematics. Since the method is applied at catalog level, there is no need to adopt several blinding schemes tuned to different summary statistics, likelihood choices or types of analyses. By testing the method on mock catalogs and the BOSS DR12 catalog we demonstrate its performance in blinding galaxy clustering data for relevant cosmological parameters sensitive to the background expansion rate and the growth rate of structures.

中文翻译：

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天空的盲人观察者

盲分析的概念是消除称为确认偏差的人为系统错误的关键程序，长期以来一直是许多研究领域数据分析的组成部分。在宇宙学中，随着该领域发展成为一门成熟的高精度科学，盲分析最近进入了它的领域。如果通过使用适当的盲法控制确认偏差的影响，未来天空调查结果的可信度、可靠性和稳健性将显着提高。在这里，我们提出了一个适用于未来光谱星系调查的星系聚类数据的目录级盲法方案。我们基于 1) 模仿 Alcock-Paczynski 效应的几何偏移和 2) 类似于红移空间扭曲的微扰偏移沿视线移动各个星系的位置。这个过程有几个优点。结合以上两个步骤，几乎不可能不小心开盲。该程序在不改变星系角位置的情况下引起宇宙学参数的变化，因此不会干扰角系统学的影响。由于该方法应用于目录级别，因此无需针对不同的汇总统计、似然选择或分析类型采用多种盲法方案。通过在模拟目录和 BOSS DR12 目录上测试该方法，我们证明了其在对背景膨胀率和结构增长速率敏感的相关宇宙学参数的致盲星系聚类数据中的性能。该程序在不改变星系角位置的情况下引起宇宙学参数的变化，因此不会干扰角系统学的影响。由于该方法应用于目录级别，因此无需针对不同的汇总统计、似然选择或分析类型采用多种盲法方案。通过在模拟目录和 BOSS DR12 目录上测试该方法，我们证明了其在对背景膨胀率和结构增长速率敏感的相关宇宙学参数的致盲星系聚类数据中的性能。该程序在不改变星系角位置的情况下引起宇宙学参数的变化，因此不会干扰角系统学的影响。由于该方法应用于目录级别，因此无需针对不同的汇总统计、似然选择或分析类型采用多种盲法方案。通过在模拟目录和 BOSS DR12 目录上测试该方法，我们证明了其在对背景膨胀率和结构增长速率敏感的相关宇宙学参数的致盲星系聚类数据中的性能。无需针对不同的汇总统计、可能性选择或分析类型采用多种盲法方案。通过在模拟目录和 BOSS DR12 目录上测试该方法，我们证明了其在对背景膨胀率和结构增长速率敏感的相关宇宙学参数的致盲星系聚类数据中的性能。无需针对不同的汇总统计、可能性选择或分析类型采用多种盲法方案。通过在模拟目录和 BOSS DR12 目录上测试该方法，我们证明了其在对背景膨胀率和结构增长速率敏感的相关宇宙学参数的致盲星系聚类数据中的性能。