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分层随机试验 (查看源代码)

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#按照第5步中的规定进行所选的随机抽样。至少，必须从每个阶层中选择一种元素，以便最终样品包括每个阶层的代表。如果从每个阶层中选择两个或两个以上的元素，则可以计算所收集数据的 '''误差范围 Error margins''' 。<ref name=":5" />

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== Techniques ==

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== 技术 Techniques ==

[[File:Simple_random_sampling_after_stratification_step.png|thumb|分层后简单随机抽样]]

第25行：第25行：

分层随机试验决定一个或多个预后因素，使亚组平均具有相似的进入特征。Stratified randomization decides one or multiple prognostic factors to make subgroups, on average, have similar entry characteristics. 通过检查先前研究的结果，可以准确地确定患者因素。<ref>{{Cite journal|last=Sylvester|first=Richard|date=December 1982|title=Fundamentals of clinical trials|journal=Controlled Clinical Trials|volume=3|issue=4|pages=385–386|doi=10.1016/0197-2456(82)90029-0|issn=0197-2456}}</ref>

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The number of subgroups can be calculated by multiplying the number of strata for each factor. Factors are measured before or at the time of randomization and experimental subjects are divided into several subgroups or strata according to the results of measurements.<ref name=":0">{{Cite book|last=Pocock, Stuart J.|title=Clinical trials : a practical approach|publisher=John Wiley & Sons Ltd|date=Jul 1, 2013|isbn=978-1-118-79391-6|location=Chichester|oclc=894581169}}</ref>

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子群的数量可以通过乘以每个因素的层数来计算。在随机化前或随机化时测量因素，并根据测量结果将实验对象分为若干亚组或层。

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Within each stratum, several randomization strategies can be applied, which involves [[Simple random sample|simple randomization]], [[Blocking (statistics)#Blocking used for nuisance factors that can be controlled|blocked randomization]], and [[Minimisation (clinical trials)|minimization]].

在每一层中，可以应用几种随机试验策略，包括 '''简单随机试验 Simple randomization''' 、 '''分块随机试验 Blocked randomization''' 和 '''最小化试验 Minimization''' 。

孙钦贵

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