在随机对照试验中，通过收集更多个体的数据，或通过收集额外的预测结果变量的协变量，可以提高平均治疗效果估计器的精度。我们建议使用实验前的数据，如人口普查或家庭调查，以告知选择样本大小和要收集的协变量。我们的程序寻求最小化结果的平均治疗效果估计的均方误差，受限于研究人员的预算限制。我们依赖于对正交贪婪算法的修改，它在概念上很简单，在存在大量潜在协变量的情况下也很容易实现，而且不需要任何调优参数。在两个经验应用中，我们表明，我们的程序可以带来高达58%的实质性收益，无论是从数据收集成本的减少还是从治疗效果估计器精度的提高来衡量。