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第84行： − In order to guarantee the similarity of each treatment group, the "minimization" method attempts are made, which is more direct than random permuted block within strats. In the minimization method, samples in each stratum are assigned to treatment groups based on the sum of samples in each treatment group, which makes the number of subjects keep balance among the group. − − 为了保证每个处理组之间的相似性，尝试了“最小化”方法，这种方法比层内随机置乱更直接。在最小化方法中，根据每个处理组的样本总和，将每个地层的样本分配给处理组，使处理组的受试者人数保持平衡。
→分层内的区块随机试验 Block randomization within strata
区块随机试验通常用于样本量较大的实验，以避免具有重要特征的样本分配不平衡。 在某些对随机试验有严格要求的领域，如临床试验，当没有对导体（conductors）进行盲法处理且区块块大小有限时，分配是可预测的。 分层中的块置换随机试验可能会随着分层数量的增加和样本量的限制而导致分层之间的样本不平衡，例如，有可能找不到符合某些分层特征的样本<ref>{{Cite book|title=Fundamentals of clinical trials|others=Friedman, Lawrence M., 1942-, Furberg, Curt,, DeMets, David L., 1944-, Reboussin, David,, Granger, Christopher B.|date=27 August 2015|isbn=978-3-319-18539-2|edition=Fifth|location=New York|oclc=919463985}}</ref>。
区块随机试验通常用于样本量较大的实验，以避免具有重要特征的样本分配不平衡。 在某些对随机试验有严格要求的领域，如临床试验，当没有对导体（conductors）进行盲法处理且区块块大小有限时，分配是可预测的。 分层中的块置换随机试验可能会随着分层数量的增加和样本量的限制而导致分层之间的样本不平衡，例如，有可能找不到符合某些分层特征的样本<ref>{{Cite book|title=Fundamentals of clinical trials|others=Friedman, Lawrence M., 1942-, Furberg, Curt,, DeMets, David L., 1944-, Reboussin, David,, Granger, Christopher B.|date=27 August 2015|isbn=978-3-319-18539-2|edition=Fifth|location=New York|oclc=919463985}}</ref>。
==最小化方法 Minimization method==
为了保证每个处理组的相似性，尝试了“最小化”方法，这比分层内的随机排列块更直接。在最小化方法中，根据每个处理组中的样本总和将每个层中的样本分配到处理组中，这使得受试者数量在组间保持平衡。<ref name=":0" /> 如果多个治疗组的总和相同，则将进行简单的随机化以分配治疗。在实践中，最小化方法需要根据预后因素（prognostic factors）跟踪治疗分配的每日记录，这可以通过使用一组索引卡进行记录来有效完成。最小化方法有效地避免了组间不平衡，但比块随机化涉及的随机过程更少，因为随机过程仅在治疗的总人数相同时进行。一个可行的解决方案是应用额外的随机列表，这使得具有较小边际总数的总和的治疗组具有更高的机会（例如 ¾），而其他治疗具有较低的机会（例如 ¼）。
In order to guarantee the similarity of each treatment group, the "minimization" method attempts are made, which is more direct than random permuted block within strats. In the minimization method, samples in each stratum are assigned to treatment groups based on the sum of samples in each treatment group, which makes the number of subjects keep balance among the group.
为了保证每个处理组之间的相似性，尝试了“最小化”方法，这种方法比层内随机置乱更直接。在最小化方法中，根据每个处理组的样本总和，将每个地层的样本分配给处理组，使处理组的受试者人数保持平衡。
为了避免重要特征样本分配不平衡的问题，实验中常采用分块随机化的方法，采样规模较大。在某些严格要求随机化的领域，例如临床试验，当没有导体的盲法和块大小有限时，分配是可以预测的。随着地层数量的增加和样本容量的限制，地层中的块体随机化可能导致地层之间样本的不平衡，例如，有可能找不到符合特定地层特征的样本。
为了避免重要特征样本分配不平衡的问题，实验中常采用分块随机化的方法，采样规模较大。在某些严格要求随机化的领域，例如临床试验，当没有导体的盲法和块大小有限时，分配是可以预测的。随着地层数量的增加和样本容量的限制，地层中的块体随机化可能导致地层之间样本的不平衡，例如，有可能找不到符合特定地层特征的样本。