我正在进行两项实验的实验：experiment_1和experiment_2。每个实验具有5种不同的处理（即1,2,3,4,5）。我们试图在组内随机分配治疗。
我们希望通过抽样来实现这一点，而不是在每个组内迭代替换。我们希望这样做是为了确保我们在治疗中获得尽可能平衡的样本（例如，我们不希望第1组中的4名受试者被分配到治疗2而没有人得到治疗1） 。因此，如果一个群体有23个受试者，我们希望将受访者分成4个5个子群组和1个3个子群体。然后我们想要在5个第一个子群体中随机抽样而不进行替换，因此每个人都被分配了1个治疗，为第二，第三和第四小组5做同样的事情，并为3个最终小组随机抽样而不做替换。因此，我们保证每项治疗分配至少4个科目，3个科目分配给该组中的5个科目。我们希望为实验中的所有组和两种治疗方法做到这一点。结果输出看起来像这样......
group experiment_1 experiment_2
[1,] 1 5 3
[2,] 1 3 2
[3,] 1 4 4
[4,] 1 1 5
[5,] 1 2 1
[6,] 1 2 3
[7,] 1 4 1
[8,] 1 3 2
[9,] 2 5 5
[10,] 2 1 4
[11,] 2 3 4
[12,] 2 1 5
[13,] 2 2 1
. . . .
. . . .
. . . .
我知道如何使用sample函数，但不确定如何在每个组中进行无替换的采样，以便我们的输出对应于上述过程。任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：1)
我认为我们只需要对样本ID进行随机播放，请参阅此示例：
set.seed(124)
#prepare groups and samples(shuffled)
df <- data.frame(group=sort(rep(1:3,9)),
sampleID=sample(1:27,27))
#treatments repeated nrow of df
df$ex1 <- rep(c(1,2,3,4,5),ceiling(nrow(df)/5))[1:nrow(df)]
df$ex2 <- rep(c(2,3,4,5,1),ceiling(nrow(df)/5))[1:nrow(df)]
df <- df[ order(df$group,df$sampleID),]
#check treatment distribution
with(df,table(group,ex1))
# ex1
# group 1 2 3 4 5
# 1 2 2 2 2 1
# 2 2 2 2 1 2
# 3 2 2 1 2 2
with(df,table(group,ex2))
# ex2
# group 1 2 3 4 5
# 1 1 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 1
# 3 2 2 2 1 2
答案 1 :(得分：1)
这个功能怎么样：
f <- function(n,m) {sample( c( rep(1:m,n%/%m), sample(1:m,n%%m) ), n )}
“n”是组大小，“m”是治疗次数。 每组治疗必须至少含有“n％/％m”次。 剩余的“n %% m”组成员的治疗数量是 任意分配而不重复。 载体“c（rep（1：m，n％/％m），样品（1：m，n %% m））”包含这些处理编号。最后是“样本”功能 扰乱这些数字。
> f(8,5)
[1] 5 3 1 5 4 2 2 1
> f(8,5)
[1] 4 5 3 4 2 2 1 1
> f(8,5)
[1] 4 2 1 5 3 5 2 3
这是一个使用上述函数创建数据帧的函数：
Plan <- function( groupSizes, numExp=2, numTreatment=5 )
{
numGroups <- length(groupSizes)
df <- data.frame( group = rep(1:numGroups,groupSizes) )
for ( e in 1:numExp )
{
df <- cbind(df,unlist(lapply(groupSizes,function(n){f(n,numTreatment)})))
colnames(df)[e+1] <- sprintf("Exp_%i", e)
}
return(df)
}
示例：
> P <- Plan(c(8,23,13,19))
> P
group Exp_1 Exp_2
1 1 4 1
2 1 1 4
3 1 2 2
4 1 2 1
5 1 3 5
6 1 5 5
7 1 1 2
8 1 3 3
9 2 5 1
10 2 2 1
11 2 5 2
12 2 1 2
13 2 2 1
14 2 1 4
15 2 3 5
16 2 5 3
17 2 2 4
18 2 5 4
19 2 2 5
20 2 1 1
21 2 4 2
22 2 3 3
23 2 4 3
24 2 2 5
25 2 3 3
26 2 5 2
27 2 1 5
28 2 3 4
29 2 4 4
30 2 4 2
31 2 4 3
32 3 2 5
33 3 5 3
34 3 5 1
35 3 5 1
36 3 2 5
37 3 4 4
38 3 1 4
39 3 3 2
40 3 3 2
41 3 3 3
42 3 1 1
43 3 4 2
44 3 4 4
45 4 5 1
46 4 3 1
47 4 1 2
48 4 1 5
49 4 3 3
50 4 3 1
51 4 4 5
52 4 2 4
53 4 5 3
54 4 2 1
55 4 4 2
56 4 2 5
57 4 4 4
58 4 5 3
59 4 5 4
60 4 1 2
61 4 2 5
62 4 3 2
63 4 4 4
检查分发：
> with(P,table(group,Exp_1))
Exp_1
group 1 2 3 4 5
1 2 2 2 1 1
2 4 5 4 5 5
3 2 2 3 3 3
4 3 4 4 4 4
> with(P,table(group,Exp_2))
Exp_2
group 1 2 3 4 5
1 2 2 1 1 2
2 4 5 5 5 4
3 3 3 2 3 2
4 4 4 3 4 4
>
答案 2 :(得分：0)
高效实验的设计本身就是一门科学，有一些R-package处理这个问题：
https://cran.r-project.org/web/views/ExperimentalDesign.html
我担心无论您如何创建样本，您的方法都不是最佳的资源......
然而，这可能有所帮助：
n <- 23
group <- sort(rep(1:5, ceiling(n/5)))[1:n]
exp1 <- rep(NA, length(group))
for(i in 1:max(group)) {
exp1[which(group == i)] <- sample(1:5)[1:sum(group == i)]
}
答案 3 :(得分：0)
不完全确定这是否符合您的所有限制，但您可以使用randomizr包：
library(randomizr)
experiment_1 <- complete_ra(N = 23, num_arms = 5)
experiment_2 <- block_ra(experiment_1, num_arms = 5)
table(experiment_1)
table(experiment_2)
table(experiment_1, experiment_2)
生成如下输出：
> table(experiment_1)
experiment_1
T1 T2 T3 T4 T5
4 5 5 4 5
> table(experiment_2)
experiment_2
T1 T2 T3 T4 T5
6 3 6 4 4
> table(experiment_1, experiment_2)
experiment_2
experiment_1 T1 T2 T3 T4 T5
T1 2 0 1 1 0
T2 1 1 1 1 1
T3 1 1 1 1 1
T4 1 0 2 0 1
T5 1 1 1 1 1