在随机对照试验中，可以通过收集额外个体的数据或通过收集预测结果变量的额外协变量来提高平均治疗效果估计值的精度。我们建议使用预实验数据，如人口普查或住户调查，以告知样本大小和要收集的协变量的选择。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，受研究人员的预算约束。我们依赖于对正交贪婪算法的修改，该算法在概念上简单，易于在存在大量潜在协变量的情况下实现，并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导致高达58%的实质性收益，无论是从数据收集成本的降低还是从治疗效果估计器精度的提高方面衡量。