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如何用R語言實現RCT分層區組隨機化，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
劃重點：分層區組隨機化，一般多中心的RCT常用，以中心分層后，各層中再區組從而保證各組受試者數量均衡。
調用的package是blockrand，包的內容，就只有這一個功能，就是做分層區組隨機化，就喜歡這種直白的包，沒有眼花繚亂的東西。
簡單說明一下，為了演示的直觀，編了一個虛擬場景。假設有個方案的Sample-size是32，Two-arm Designs，兩個中心(center A & B)，區組長度設為4，隨機化代碼如下:
輸入：
library(blockrand)C_A <- blockrand(n=20, # 該層患者數 id.prefix='A', # 層的編號 block.prefix='A', # 區組號前綴 stratum='center_A', # 層的label block.sizes = 2, # 固定區組長度 num.levels = 2 # 實驗分組數量 )C_B <- blockrand(n=12, id.prefix='B', block.prefix='B', stratum='center_B', block.sizes = 2, num.levels = 2 )result <- rbind(C_A,C_B)print(result)
輸出：
id stratum block.id block.size treatment1 A01 center_A A1 2 B2 A02 center_A A1 2 A3 A03 center_A A2 2 A4 A04 center_A A2 2 B5 A05 center_A A3 6 A6 A06 center_A A3 6 B7 A07 center_A A3 6 B8 A08 center_A A3 6 A9 A09 center_A A3 6 B10 A10 center_A A3 6 A11 A11 center_A A4 2 B12 A12 center_A A4 2 A13 A13 center_A A5 2 B14 A14 center_A A5 2 A15 A15 center_A A6 6 B16 A16 center_A A6 6 A17 A17 center_A A6 6 B18 A18 center_A A6 6 A19 A19 center_A A6 6 B20 A20 center_A A6 6 A21 B01 center_B B1 4 A22 B02 center_B B1 4 B23 B03 center_B B1 4 A24 B04 center_B B1 4 B25 B05 center_B B2 4 A26 B06 center_B B2 4 B27 B07 center_B B2 4 A28 B08 center_B B2 4 B29 B09 center_B B3 4 B30 B10 center_B B3 4 A31 B11 center_B B3 4 B32 B12 center_B B3 4 A
以上展示的是一個最基本的例子，關于隨機化其實根據方案和實際情況的不同，狀況也是多種多樣的，實際應用靠的還是舉一反三。
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