SAS随机分组方法及实现
机化原则进行随机分组
机化原则进行随机分组。
2. 方法：(1) 抽签法或投币法。
(2) 随机数字表法(random number table)---随机数字表法只有在样本数量足够大时，才能做到二组例数相等或相近，常用于大样本的临床试验流行病学调查研究。
(3) 随机化区组方法(randomized blocks)---小样本随机化区组是临床随机对照试验中常用的随机化方法，其优点是试验组与对照组可以病例数分配相等，并在多中心试验时，每个中心可有各自的随机化区组。
<1>一般的随机区组设计：---适用于病人条件相似、要求两组病例数相等时。
通过随机数字表中的数字或区组随机表随机分配。
<2> 配对随机区组设计：---配对随机化区组设计不但可以把需要观察比较的内容有计划地进行配对，还可以把一些比较复杂的情况分层配对。
因此，配对随机区组设计己被公认为目前临床试验中较好的方法并广泛应用。
随机数字卡的应用：---临床试验中通过随机化方法将受试者按试验要求进行分组，具体实施则要借助随机数字卡。
1. 随机数字卡在随机对照试验中的应用(1) 在SAS软件系统中进行随机分组：---包括序号和随机码，序号从1开始，比如试验单位承担60例病例，试验组与对照组各30例，那么序号即从1到60。
随机码通常由A、B、C…等英文字母代表，实施中要设置随机码代表的组别，如A为试验组，B为对照组。
(2) 随机数字卡由信封加封，信封上的编号与随机数字卡上的序号相同。
(3) 临床试验开始后，按照受试者进入观察的顺序拆开号码相同的信封，按照随机数字卡上的随机码确定受试者是服用试验药还是对照药。
2．随机数字卡在随机对照盲法试验中的应用随机数字卡在随机对照盲法试验中的应用基本同随机对照试验，由于盲法试验中涉及到试验药与对照药的特殊制备问题，试验药与对照药除编号不同外，外观完全一致，因此，随机数字卡在盲法试验中的应用与随机对照试验中又有所不同。
(1) 盲法试验中要根据随机数字表将试验药与对照药编号。
SAS随机分组方法及实现.docx
随机分组方法包括« 简单随机化(SimPIe randomizatiOn)« 区组随机化(block randomization)・分段(或分层)随机化(Stratified randomization)・分层区组随机化(Stratified block randomization)« 动态随机化(dynamic randomization)一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作: 编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N 编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n 。
除以n 的余数（若整除则余数为n ）作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1 ：两组对心脑病区观察20例（编号1〜20）心血管病患者分为2组,一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始（以第11行第1个数（57）计），按序查找，凡小于或等于20 的数标记，查够10个数；将与这10 个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组第一组：9, 10 , 4, 6, 15, 20,11 ,12 , 3, 7;第二组：1 , 2 ,5, 8, 13 , 14 , 16 , 17, 18, 19。
SPSS随机分组操作步骤
SPSS随机分组操作步骤SPSS（19.0）随机分组操作步骤1.输入原始数据纵向输入原始数据，包括原编号、分组依据的变量，变量列降序排列（Sort Descending）。
2.生成随机种子转换（Transform）→随机数字生成器（Random Number Generators）勾选“活动生成器初始化（Active Generator Initialization）”中的“设置起点（Set Starting Value）”，选中“固定值（Fixed Value）”，默认2,000,000，单击“确定（OK）”。
3.生成随机数字转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）目标变量（Target Variable）：random函数组（Function Group）：随机数字（Random Number）函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Uniform，双击选中数字表达式（Numberic Expression）：RV.UNIFORM（1,100）→单击“确定（OK）”。
4.输入分组后新编号假设分为a个组，每组n个样本，输入a个1，a个2，……a个n。
5.分组转换（Transform）→个案排秩（Rank Cases）变量（Variable(s)）：random排序标准（By）：新编号列将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最大值”（Largest value）→单击“确定（OK）”。
“Rrandom”列升序排列（Sort Ascending）。
“Rrandom”列即分组后的组别，“新编号”列即分组后的编号。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
SAS随机分组方法及实现
SAS随机分组方法及实现随机分组方法包括:•简单随机化(simple randomization)•区组随机化(block randomization)•分段(或分层)随机化(stratified randomization)•分层区组随机化(stratified block randomization)•动态随机化(dynamic randomization)一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作：编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N 编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n。
除以n 的余数(若整除则余数为n )作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1：两组对心脑病区观察20例(编号1～20)心血管病患者分为2组，一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始(以第11行第1个数(57)计)，按序查找，凡小于或等于20的数标记，查够10个数；将与这10个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组。
57 35 27 33 72 24 53 63 94 09.4110 . 76 47 91 4404.95 49 66 39 6004 . 59 81 48 50 86 54 48 2206.3472 52 82 21 15.6520.33 29 94 7111 . 15.91 2912.03.61 96 48 9503.07第一组：9，10，4，6，15，20，11，12，3，7；第二组：1，2，5，8，13，14，16，17，18，19。
随机分组的具体方法
随机分组的具体方法
随机分组是一种常见的研究方法，用于将参与者随机分配到不同的实验组，以便比较不同实验组之间的差异。
具体实现随机分组的方法有以下几种：
1. 简单随机分组：将参与者按照编号或其他随机指标分配到不同实验组中，确保每个组的参与者数量相同或尽可能接近。
2. 分层随机分组：根据参与者的特定属性（如性别、年龄、教育程度等）进行分层，然后在每一层内进行简单随机分组，以确保各组之间的差异不是由于这些属性的不同造成的。
3. 区组随机分组：将参与者按照不同的地理区域或其他特定属性进行分组，然后在每个区组内进行简单随机分组，以确保各个区组之间的差异不会影响实验结果。
4. 交叉随机分组：将参与者随机分配到各种实验组合中，以便比较不同实验因素之间的交互作用。
以上方法都可以通过计算机程序或抽签等方式进行实现，但需要注意的是，在随机分组过程中要确保随机性和公正性，以避免实验结果的偏差。
- 1 -。
基于SAS统计软件的多变量随机化分组及均衡性检验的方法
ｔ 分组的英文字母是用来说明各组之间差别有无统计意义， 如两
ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ；
组或多组字母相同， 则差别无意义。本例四个组字母都是 Ａ， 说明组 间两两比较差别都无统计意义。这里均数已按大小重新排列。
图１ 随机分组后体重 ｔ ｚ 的均衡性检验
Ｄｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ Ｖａ ｒ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ：ｔ ｗ
ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｔ ｗ ＝ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ； ／ ＊ ｐ ｂ ｈ ｕ ｎ ｉ ｔ ｔ ｚ ｔ ｗ； ／ ＊ｂ ｈ 编号 ｕ ｎ ｉ ｔ 随机分配号 ｔ ｚ 体重 ｔ ｗ体温
｜
ｐ ｒ ｏ ｃ ａ ｎ ｏ ｖ ａ；
ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ；
ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｔ ｚ ＝ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ； ／ ＊ 方差分析， 计算体重变量 ＊ ／ ｍｅ ａ ｎ ｓ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ／ ｌ ｓ ｄ ； ／ ＊ 采用 Ｌ Ｓ Ｄ检验， 进行均数间多重比较 ＊／
中图分类号 ：Ｒ ３ １ １
文献标识 码 ： Ａ
・
方 法评 介 ・
基于 Ｓ ＡＳ统计软件 的多变量随机 化分组 及 均 衡 性 检 验 的 方 法
杨 勇
（ 山东 中医药 大学 济南 ２ ５ ０ ３ ５ ５ ）
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ．１ ０ ０ ４ － ４ ３ ３ ７ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ０ ７
・
３９ ８ ・
数 理 医药 学杂志
ｐ ｒ ｏ ｃ ｐ ｒ ｎｔ ｉ ；
２ ０ １ ３ 年第 ２ ６卷第 ４期
Ｍｅ ａ ｎ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ａ ｒ ｅ ｎ ｏ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ．
SPSS详细教程：轻松实现随机分组
SPSS详细教程：轻松实现随机分组我们常常把随机分组挂在嘴边，好像只要⼀提到随机化，整个研究就能提升⼀个level。
但是在实际的研究过程中，很多研究者并不知道怎么才能正确的实现随机分组。
所以，⼩咖决定⼿把⼿来教⼤家如何通过SPSS，轻松实现随机分组。
随机分组随机分组，就是将参加研究的受试对象，按照随机化的原则，分配到不同处理组的过程。
随机分组可以保证每⼀个受试者均有相同的机会被分配到试验组或对照组，使得⼀些可能影响试验结果的临床特征和⼲扰因素在组间分配均衡，具有较好的可⽐性。
结果不受⾮处理因素的⼲扰和影响，从⽽有效避免了各种⼈为的客观因素和/或主观因素对研究结果产⽣的偏倚，使结果更加真实可靠。
随机分组的基本思路尽管随机分组看上去⾮常简单，但是在临床试验的具体操作过程中，往往会被误解和误⽤。
例如有研究⼈员按照研究对象的⼊组顺序，把受试者交替纳⼊试验组和对照组，这种分组⽅法很容易被误认为是随机分组，但实际上当前⼀个研究对象的分组被确定时，也就决定了下⼀个研究对象的分组，因此⽆法保证研究对象有相同的机会进⼊不同的处理组。
那么⼀般⽤什么⽅法实现随机分组呢？随机分组可以采⽤抽签、掷硬币或掷骰⼦等⽅法，但更科学、更可靠的是使⽤随机数字来进⾏分组，其基本思路为：1. 对临床试验中纳⼊的每⼀研究对象产⽣⼀个对应的随机数字；2. 按照随机数字由⼩到⼤（或由⼤到⼩）的顺序进⾏排序；3. 根据事先设定的各个处理组样本量⼤⼩，按随机数字顺序选择相应的样本数量，分配到不同的处理组。
在临床试验中，研究对象往往是陆续⼊组的，研究者不可能要等到研究对象都收集⾜够的时候，再分组进⾏试验，所以⼀般在研究开始前，要事先按照研究对象的⼊组顺序，根据对应的随机数字将研究对象随机地分配⾄不同的处理组，并做好分组隐匿。
⼀旦研究对象符合⼊选条件纳⼊研究时，就可以根据事先确定好的分组⽅案，直接进⼊对应的分组开始试验。
随机分组SPSS操作⼀、研究实例假设某研究拟纳⼊330名研究对象，按照研究对象⼊组顺序进⾏编号，研究对象⼊组后被随机分配到A、B、C三组给予不同的治疗措施，其中A为安慰剂组，B为常规⽤药组，C为联合⽤药组，每组各110⼈。
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随机分组方法包括:∙简单随机化(simple randomization)∙区组随机化(block randomization)∙分段(或分层)随机化(stratified randomization)∙分层区组随机化(stratified block randomization)∙动态随机化(dynamic randomization)一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作：编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N 编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n。
除以n 的余数(若整除则余数为n )作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1：两组对心脑病区观察20例(编号1～20)心血管病患者分为2组，一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始(以第11行第1个数(57)计)，按序查找，凡小于或等于20的数标记，查够10个数；将与这10个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组。
第一组：9，10，4，6，15，20，11，12，3，7；第二组：1，2，5，8，13，14，16，17，18，19。
例1-2：多组(≥3组)将15名血栓性血瘀证患者分为3组。
第一次分组后，甲组6例，乙组5例，丙组4例。
由于各组例数不等，须将甲组调整1例到丙组。
因此，继续查随机数字表，下一个随机数字为58。
由于58/6=9……4，甲组中第4个研究对象调整到丙组。
5、SAS实现对20例病人随机分成两个等比例组，使每组为10例。
方法一：PROC PLAN SEED=n 过程。
PROC PLAN SEED=210000;FACTORS n=20;OUTPUT OUT=patient;RUN;DATA result;SET patient;number=_n_;IF n<=10 THEN group='A';ELSE group='B';RUN;PROC PRINT data=result NOOBS;VAR number group;RUN;方法二：UNIFORM(n)函数。
在完全随机化时，UNIFORM函数法结果的平衡性较差。
DATA patient;DO number=1 to 20;r=UNIFORM(210000);OUTPUT;END;RUN;PROC RANK data=patient OUT=rank;RANKS r_rank;VAR r;RUN;DATA result;SET rank;IF r_rank<=10 THEN group='A';ELSE group='B';RUN;PROC PRINT data=result NOOBS;VAR number group;RUN;二、区组随机化，又称均衡随机化、限制性随机化1、定义：将随机加以约束，使各处理组的分配更加平衡，满足研究要求。
在一个区间内包含一个预定的处理分组数目和比例。
区组：由若干特征相似的试验对象组成。
如同一窝的动物、批号相同的试剂、体重相近的受试者等。
区组的长度：区组中对象的数目。
2、优点：区组随机化分组，避免简单随机化分组可能产生的不平衡现象，不仅提高统计学效率，而且保证分配率不存在时间趋势。
3、适用条件：区组的长度不宜太小，太小则形成不随机。
一般区组的长度至少要求为组数的2倍以上。
区组的长度也不宜太大，太大易使分段内不均衡，如果只有两个组别(试验组和对照组)，区组的长度一般可取 4~8，如果有4个组别则区组的长度至少为8。
区组长度还与试验的疗程长短有关：对于疗程较短的疾病，患者入组快，结束快，区组长短影响不大，而对于疗程比较长的疾病，区间长度不宜过大。
例2-1 区组随机化分组（两组）以入院时间(月份)作为配伍因素,将入院时间同月相邻的4位患者作为一个区组，试对24名患者分配到A和B两组处理。
确定区组长度和两个组的所有可能排列：设区组长度为4，则A和B两组所有可能的排列为6。
给每种可能排列的区组分配抽样号码：每个区组4名患者的分配方案，如下图所示。
用抽签方法随机排列上述区组分配的号码：查随机数字表任意选择起始数，28、26、08、73、37、32，按照从小到大排序得出上述区组分配的号码为:3、2、1、6、5、4。
将观察单位按事先编好的病例号从1号开始按顺序进入上述抽签后得到的区组号码顺序的各区组。
5、SAS实现对24例病人按区组随机化方法分成两个等比例组，使每组为12例。
方法一：PROC PLAN SEED=n 过程。
PROC PLAN SEED=210000;FACTORS block=6 length=4;OUTPUT OUT=patient;RUN;DATA result;SET patient;number=_n_;IF length <=2 THEN group='A';ELSE group='B';RUN;PROC PRINT data=result NOOBS;VAR number group;RUN;方法二：UNIFORM(n)函数。
DATA random;DO block=1 to 6;DO length=1 to 4;r=UNIFORM(210000);OUTPUT;END;END;RUN;DATA patient;SET random;number=_n_;RUN;PROC RANK DATA=patient OUT =rank;RANKS r_rank;VAR r;BY block;RUN;DATA result;SET rank;IF r_rank <=2 THEN group='A';ELSE group='B';RUN;PROC PRINT DATA=result NOOBS;VAR number group;RUN;三、分层随机化分组1、定义：首先根据研究对象进入试验时某些重要的临床特征或危险因素分层，如年龄、性别、病情、疾病分期等；然后在每一层内进行随机分组,最后分别合并为试验组(处理组)和对照组。
2、优点：分层随机化可保证减小Ⅰ型错误，并且可以提高小样本(<400)试验的把握度。
3、适用条件：只适合于有2~3个分层因素，分层因素较多容易出现不均衡的情况。
文献报道，通常受试对象在100~200例之间，2~3个分层因素，每个因素仅有2个水平时，应用分层随机化较恰当；当分层因素较多时各层所含的例数会变少,容易出现各组分层因素分布和组间例数的不均衡,影响分析结果。
分层随机化分组的具体操作：将分组过程分多个层进行，每个层有m个试验对象。
m必须是层数的整倍数，为了保证随机效果，m最好是层数的5倍以上；取m个随机数从小到大排序，得序号R；规定R所对应的处理，如10位患者等分为两组，则R1~5为A组，R6~10为B组；将m个观察对象分配完毕以后，再按以上方法对下一层m个观察对象分组，直到分组结束。
例3-1 分层随机化分组（两组）将男、女各10名受试者按照性别分层后随机等分为两组。
令m= 10，需分2层(男性和女性)完成全部分组。
规定每段随机排列序号R 对应处理，R1～5为A组; R6～10 为B组。
4、SAS实现同上，与区组随机化相同。
四、分层区组随机化分组1、定义：多中心临床试验中，普遍采用的方法是以中心分层，然后在各中心内进行区组随机化，即称为分层的区组随机化。
23、适用条件：在影响因素比较少时，分层区组随机化可以保证组间均衡性；当影响因素多时，各层所含的例数会变少，容易出现各影响因素分布和例数的不均衡。
4、SAS实现对240例病人，按4个中心进行区组随机化分组。
方法一：PROC PLAN SEED=n 过程。
PROC PLAN SEED=210000;FACTORS center=4 block=10 length=6;OUTPUT OUT=patient;RUN;DATA result;SET patient;number=_n_;IF length <=3 THEN group='A';ELSE group='B';RUN;PROC PRINT data=result NOOBS;VAR number group;RUN;方法二：在区组随机化SAS程序基础上，添加一个分层因素（即中心），也可以实现分层区组随机化。
按多个因素分层的区组随机化：临床试验中有时分层的因素可能不止1个。
例如，在某抗生素的临床试验中，按中心进行分层外，还要求按病种分为呼吸系统感染和泌尿系统感染两层。
解决方法：可进行两次按中心分层的区组随机化，两次取不同种子数。
∙各中心例数不等的分层区组随机化实际中医院承担的例数可能不同，可按不同的医院分别区组随机化，且分别给定不同的种子数。
∙随机化确定各中心接收的编码分段先将若干个参加医院编码后，然后采用SAS系统中的随机函数UNIFORM(n)产生相应的随机数，对该随机数由小到大排序，以秩次号作为选取各医院对应的编码分段的依据。
∙随机化确定药物编码用SAS系统中的随机函数UNIFORM(n)分别产生试验组和对照组的随机数，如试验组随机数大于对照组随机数，则试验组以A作为代码，对照组以B作为代码，否则试验组为B，对照组为A。
五、动态随机化分组1、定义：在临床试验的过程中每例患者分到各组的概率不是固定不变的，而是根据一定的条件进行调整的方法。
动态随机化包括：瓮法(urn)、偏币法(biased coin)、最小化法(minimization)等。
在临床试验中，研究者常把患者分为试验组与对照组。
两种做法：先来入试验组，后来入对照组。
在患病严重程度、患病时间等非实验因素方面不均衡，可能造成组间不均衡。
先来入试验组，后来入对照组，然后交叉进行。
同样，可能造成组内不均衡。
按“平衡指数最小原则”进行随机化分组，即动态随机化分组。
2、优点：有效地保证各试验组间例数和某些重要的非处理因素接近一致。