SAS随机分组方法及实现资料
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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。
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。
关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示
spss软件制作完全随机分组 数据处理过程
单击“确定”。
五、转换→重新编码到其他变量：
1、数字变量→输出变量框：选Rrandom，名 称：g：分成3组，每组5个值，则输入范围1 到5，编值为1，6到10 编值为2......之后， 单击“继续”。
五、单击“更改”，单击“确定”
6.右键点击“group”“升序排列”
三、生成随机数字
1、转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）
2、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.Normal，双击选中.
数字表达式（Numberic Expression）： RV.NORMAL（100,10）.→
单击“确定”
四、生成随机数字的排列顺序
转换（Transform）→个案等级排序（Rank Cases）
变量（Variable(s)）：random(键盘输入)
将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最小值” （Smallest value） →
朱君超
一、编辑原值数据：
• 注意：纵向输入
二、生成随机种子
1、转换（Transform）→随机数字生成器 （Random Number Generators）
SAS随机分组方法及实现资料
精品文档随机分组方法包括: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：精品文档．精品文档编号：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。
精品文档．精品文档094157 35 27 33 72 24 53 63 94.04106076 47 91 4495 49 66 39..06043459 81 48 50 86 54 48 22..20157172 52 82 2133 29 9465..0312********91 2961 96 48 95.....，5，7；第二组：1，2126，，15，20，11，，3，10第一组：9，，4。
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 ．
完整word版,各种常见随机化的SAS实现
各种常见随机化的SAS实现在前两期的讲座中我们介绍了实验设计的三要素与四原则[1]，本期将结合实例重点阐述实验设计中如何实现各种常见的随机化。
随机化体现在如下三个方面[2]：①抽样随机：每一个符合条件的实验对象参加实验的机会相同，即总体中每个个体有相同的机会被抽到进入样本之中。
它保证所得到的样本具有代表性，使实验结论具有普遍意义；②分组随机：每个实验对象分配到不同组（通常为对照组、不同处理组）的机会相同。
它保证大量难以控制的非处理因素在对比组间尽可能均衡一致，以提高各组间的可比性；③实验顺序随机：每个受试对象先后接受处理的机会相等，它使实验顺序的影响也达到均衡。
本期主要就如何用SAS 实现随机抽样和随机分组进行阐述。
已知编号为1-20的20例病人的基本信息见表1。
本文将以表1数据为例，阐述随机化的SAS实现。
表1 20例病人的基本信息病人编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 性别 F F M F F F M M M M病人编号11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 性别M M F F F F F M F F年龄58 63 23 37 20 33 39 40 49 421. 随机抽样目前在SAS/STAT模块中，有一个与调查设计有关的SURVEYSELECT过程。
该过程可用来实现各种随机抽样，包括：单纯随机抽样、系统随机抽样、分层抽样、无限随机抽样（有替换）、序贯随机抽样、以及按规模大小成比例概率抽样（PPS）等。
1.1 简单随机抽样的实现简单随机抽样，就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取受试对象。
特点是每个个体（样品）被抽中的概率相等，各样品之间完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其他各种抽样形式的基础。
通常只是在总体样品之间差异程度较小和数目较少时，采用这种方法。
例1：从编号为1到20的人中用简单随机化的方法抽取10名作为受试者。
SAS分组与排序
SAS分组与排序SAS 分组与排序SAS对数据集进⾏操作时，经常需要在SET、MERGE、MODIFY或 UPDATE语句中使⽤分组数据。
使⽤分组数据最基本的⽅法是使⽤BY 语句，其基本形式如下：BY 变量列表;BY语句除了可⽤于DATA步中对数据集进⾏操作外，也可以⽤于 SAS PROC步。
在这些地⽅使⽤分组数据时，要求所有的观测必须按BY 语句中的变量以数字或字符顺序升序或降序排列，或者以某种⽅式分组，例如以⽇历的⽉份或格式化后的值为条件进⾏分组。
如果数据不满⾜这个条件，可使⽤SORT过程对其进⾏排序分组。
1.使⽤SORT过程对观测进⾏排序使⽤SORT过程的基本形式如下：PROC SORT DATA=输⼊数据集 <OUT=输出数据集> <其他选项>;BY 变量列表;RUN;·输⼊数据集指定需要排序的数据集。
·变量列表指定排序变量，可以是⼀个变量或多个变量。
当指定多个变量时，SAS⾸先会按照第⼀个变量分组，然后在同⼀个分组内依照变量列表中的其他变量逐个进⾏排序。
·选项OUT=指定存储排序后数据的新数据集。
当该选项不存在时，排序⽣成的数据写⼊由选项DATA=指定的数据集。
输出数据集可以和输⼊数据集相同，不过此时会覆盖输⼊数据集。
当输出数据集与输⼊数据集不同时，会创建新数据集。
·还可以指定其他选项。
默认情况下，SAS根据BY变量的值升序排列分组。
对公司员⼯先按照部门（Dept）名称进⾏排序，在同⼀部门⾥按照⼊职⽇期（Entry_Date）进⾏排序。
公司员⼯所在数据集saslib.employee的部分数据如图3.13所⽰。
该数据集包含员⼯编号、姓名、所在部门、职位和⼊职年份。
使⽤SORT过程对该数据集进⾏排序时，在BY语句中先后指定排序的变量Dept和Entry_Date。
proc sort data=saslib.employee out=saslib.employee_sorted;by Dept Entry_Date;run;2.使⽤选项DESCENDING对观测按变量降序排序在BY语句中，还可以在每个变量之前指定选项DESCENDING对变量进⾏降序排序，或者根据需要对部分变量进⾏升序排序、部分变量降序排序。
SAS教程第二章常用试验设计
02 随机区组设计
定义与特点
定义
随机区组设计是一种将受试对象按照一定特征进行区组随机化，然后 对每个区组内的受试对象进行不同处理的试验设计方法。
区组随机化
将受试对象按照一定特征进行分组，每组称为一个区组，每个区组内 的受试对象具有相似性。
区组内的受试对象进行不同处理
每个区组内的受试对象可以接受不同的处理，以比较不同处理之间的 差异。
03 拉丁方设计
定义与特点
定义
拉丁方设计是一种用于多因素试验设计的统计方法，它通过将试验单元按照拉丁字母的排列顺序进行分组，使得 每个因素在每个水平上只出现一次。
特点
拉丁方设计具有均衡性和代表性，能够有效地减少试验次数，提高试验效率，并且能够避免因试验顺序或处理顺 序对试验结果的影响。
适用范围
通过比较不同组之间的产量差异，我们可以分析施肥和灌溉 对农作物产量的影响，并得出相应的结论。
04 正交设计
定义与特点
定义
正交设计是一种试验设计方法，它通过正交表来安排多因素、多水平的试验，以最小试验次数获得尽 可能多的信息。
特点
正交设计具有均衡分散、整齐可比的特点，能够有效地控制试验误差，提高试验精度和可靠性。
当处理因素之间存在 交互作用时，可以采 用交叉设计。
实例分析
在研究药物对治疗不同疾病的效果时，可以采用交叉设计，将受试者随机分配到 不同的药物组，每个受试者接受所有药物的处理，处理顺序在不同受试者之间进 行交叉。
在研究不同运动方式对减肥效果的影响时，可以采用交叉设计，将受试者随机分 配到不同的运动方式组，每个受试者接受所有运动方式的处理，处理顺序在不同 受试者之间进行交叉。
在农业试验中，可以将不同品种的作 物按照生长环境、土壤肥力等特征进 行区组随机化，然后对每个区组内的 作物进行不同的施肥处理，比较不同 施肥处理对作物生长的影响。
最小化随机分组方法介绍及其SAS实现
最小化随机分组方法介绍及其SAS实现赵丽君;李宏田;段蜚藩;廖紫珺;周玉博;刘建蒙【摘要】目的介绍最小化随机分组方法的基本原理及运算过程,编制专用的SAS 宏程序. 方法通过文献查阅,综述最小化法的基本原理及其运算过程.依照运算过程,结合模拟实例,编制专用的SAS宏程序,并给出模拟实例的分组结果. 结果最小化法作为一种动态随机分组方法,依据已入组病例重要预后因素组间分布情况,动态确定新入组病例的分配概率,最大限度保障重要预后因素组间分布均衡.它根据因素不平衡函数、总体不平衡函数和最优分配概率三个参数确定病例的分组,实施过程相对繁复是限制其应用的一个重要方面.通过编制SAS宏程序,可提高最小化法的分组效率. 结论最小化法适用于小样本、基线特征复杂的临床试验,SAS宏程序能简化实施过程,有利于最小化法的应用.%Objective To introduce the basic principle and operation process of minimization,and compile a customized SAS macro program.Methods Through literature review,the basic principle and operation process of minimization were summarized.By using a simulation example,we introduced a customized SAS macro program of minimization,and the results of allocation for the simulation example were provided.Results As a dynamic randomization method,minimization assigned the next patient into treatment groups with dynamic probability which depended on the balance of some prognostic factors,in order to achieve well-balanced groups.The assignment depended on three functions:the factor level imbalance function,the total imbalance function,and the optimal allocation probabilities.Although the method of minimization has advantages compared with other methods ofrandomization,its application has been limited probably because of the relatively complicated implementation procedure.As demonstrated by the simulated example,the utilization of minimization could be simplified by using the customized SAS macro.Conclusion Minimization was a method suitable for clinical trials with small sample and complex baseline characteristics.The SAS macro program could simplify the implementation process and facilitate the application of minimization.【期刊名称】《中国生育健康杂志》【年(卷),期】2018(029)002【总页数】5页(P101-105)【关键词】最小化法;随机分组方法;临床试验;SAS宏【作者】赵丽君;李宏田;段蜚藩;廖紫珺;周玉博;刘建蒙【作者单位】100191 北京,北京大学生育健康研究所/卫生部生育健康重点实验室;北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系;100191 北京,北京大学生育健康研究所/卫生部生育健康重点实验室;北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系;100191 北京,北京大学生育健康研究所/卫生部生育健康重点实验室;北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系;100191 北京,北京大学生育健康研究所/卫生部生育健康重点实验室;北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系;100191 北京,北京大学生育健康研究所/卫生部生育健康重点实验室;北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系;100191 北京,北京大学生育健康研究所/卫生部生育健康重点实验室;北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系【正文语种】中文随机分组主要目的是保证临床试验组间基线特征分布均衡，以最大限度控制干扰因素影响，更科学地估计干预效应。
-临床试验中的随机分组方法
-临床试验中的随机分组方法正确使用随机分组是取得比较组间初始可比性、避免选择性偏倚的保证。
随机化分组的方法有多种,但真正的随机化应符合下列原则: (1）医生和患者不能事先知道或决定患者将分配到哪一组接受治疗; (2）医生和患者都不能从一个患者已经进入的组别推测出下一个患者将分配到哪一组。
随机序列的产生可以采用计算机、计算器、随机数字表和抛硬币的方法来实现。
其随机分组方法包括: 简单随机化( simple rando mizaton)、区组随机化( blockrandomi zation )、分段(或分层) 随机化( stratifiedrandomization)、分层区组随机化( stratified blockrandomization) 及动态随机化( dy namicrandomization)等。
1. 1 简单随机化分组简单随机化分组又称为完全随机化分组,是对研究对象直接进行随机分组,常通过掷硬币或随机数字表,或用计算机产生随机数来进行随机化,在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整。
简单随机化分组方法对小样本试验操作起来很简单,但是如果研究对象例数较少时,则各组例数会出现不平衡现象。
例如,掷硬币的方法在小样本的试验中由于随机误差难以保证组间病例数的均衡。
有研究表明, 当总例数为100时,每组刚好50例的概率仅为8%。
因此，采用随机数字表的方法,以及随机数余数分组法可以很好地解决这个问题, 使分组后各组例数相等。
操作步骤: (1）编号: 将N个实验单位从1 到N 编号。
动物可按体重大小,患者可按预计的样本量编号;(2）获取随机数字: 从随机数字表中任意一个数开始,沿同一方向顺序获取每个实验单位一个随机数字; (3）求余数: 随机数除以组数求余数。
若整除则余数取组数; (4）分组: 按余数分组; (5）调整: 假如共有n例待调整,需要从中抽取1例,便续抄一个随机数,除以n后将得到的余数作为所抽实验单位的序号(若整除则余数为n)。
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精品文档随机分组方法包括: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：精品文档．精品文档编号：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。
精品文档．精品文档094157 35 27 33 72 24 53 63 94.04106076 47 91 4495 49 66 39..06043459 81 48 50 86 54 48 22..20157172 52 82 2133 29 9465..0312********91 2961 96 48 95.....，5，7；第二组：1，2126，，15，20，11，，3，10第一组：9，，4。
19，13，14，1617，18，8，1-2：多组(≥3组)例组。
名血栓性血瘀证患者分为将15310 11 12 13 14 15 9 7 3 病人编号1 2 4 5 6 828 26 08 73 37 32 04 05 69 30 16 09 05 88 69 随机数字33 1 1 2 1 数余 2 1 2 2 3 2 3 1 1精品文档．精品文例。
由于各组例数不等，45例，丙组第一次分组后，甲组6例，乙组例到丙组。
1须将甲组调整，……4。
由于58/6=9下一个随机数字为因此，继续查随机数字表，58个研究对象调整到丙组。
甲组中第4实现SAS5、例。
20例病人随机分成两个等比例组，使每组为10对过程。
PLAN SEED=n 方法一：PROC; SEED=210000PROC PLAN;FACTORS n=20 OUTPUT OUT=patient;RUN;DATA result;SET patient;number=_n_;; THEN group='A' IF n<=10; 'B' ELSE group=RUN;PRINT data=result NOOBS; PROC VAR number group;RUN;精品文档．精品文档函数法结果函数。
在完全随机化时，UNIFORM方法二：UNIFORM(n) 的平衡性较差。
DATA patient;; 1 to 20 DO number=); r=UNIFORM(210000 OUTPUT; END;RUN;RANK data=patient OUT=rank; PROC RANKS r_rank;VAR r;RUN;DATA result;SET rank;; 'A' IF r_rank<=10 THEN group=; 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、限制性随机化精品文档．精品文档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。
区组的长度不宜太小，太小则形成不随机。
一般区组的、适用条件：3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）精品文档．精品文档以入院时间(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。
1 2 3 4 5 6A A AB B BA AB B B AAB AB A BA B AA BB精品文档．精品文档号开始按顺序进入上述抽签后得将观察单位按事先编好的病例号从1 到的区组号码顺序的各区组。
43 2 1 6 5 分配序号病例数号1 2 3456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24分组A B B A A B A B A A B B B B A A B A B A B A A B5、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;精品文档．精品文档 VAR number group;RUN;函数。
方法二：UNIFORM(n)DATA random;; to DO block=16;1 to 4 DO length=); r=UNIFORM(210000 OUTPUT;END;END;RUN;DATA patient;SET random;number=_n_;RUN;RANK DATA=patient OUT =rank; PROC RANKS r_rank;VAR r;BY block;RUN;DATA result;SET rank;; THEN group='A'2 IF r_rank <=; 'B' ELSE group=RUN;PROC PRINT DATA=result NOOBS;VAR number group;RUN;精品文档．精品文档三、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；精品文档．精品文档规定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。
第一层（男）随机分组结第二层（女）随机分组结序号随机数R 组别序号随机数R 组别B1 1 3 68 22 6A10 1 17 2 2 95 A B2 23 9 68 3 B A 3B 4 B8 865 4 92A 5 10 35B 81 5 32 13 A 6 19 1 6 AA 7 5 36 7B 7 79A9893827B4精品文档．精品文档A 4 7 B99 37 59A6B465510510实现4、SAS同上，与区组随机化相同。
四、分层区组随机化分组、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1 各中心内进行区组随机化，即称为分层的区组随机化。
目前，临床试验中最多采用的是多中心、随机、对照、平行、双盲试验。
、优点：分层随机化可以保证组内各层之间的均衡性，区组随机化可2以保证组间的可比性。
比较少时，分层区组随机化可分层因素(<3)3、适用条件：在影响因素以保证组间均衡性；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。
实现、4SAS精品文档．精品文档对4个中心进行区组随机化分组。
240例病人，按过程。
方法一：PROC PLAN SEED=nSEED=210000;PLAN PROC length=6; FACTORS center=4 block=10OUT=patient; OUTPUTRUN;DATA result;SET patient;number=_n_;group='A'; IF length <=3 THENgroup='B'; ELSERUN;PRINT data=result NOOBS; PROC 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。