我打算为样本中的每个响应者分配两个条件之一（例如“治疗条件”或“对照条件”）。 应将样品的50％分配给第一个条件，其他50％分配给第二个条件。结果应记录在新列中（例如对照或治疗）
但是，样本具有多层次的结构（例如，受访者嵌套在类中）。
我不想简单地将整个样本随机分为两个条件，而是要考虑课程级别。 因此，每个类别的50％应该处于条件1，其余处于条件2。从逻辑上讲，当查看整个样本时，这也会导致大小相等的组。
更进一步，人们可以考虑较低的组级别，例如将每个班级的受访者性别都考虑在内（每个班级的50％的男性和50％的所有女性被分配为条件1，其余的则分配给条件1）。条件2）。
下面的代码显示了一个示例的简化示例，该示例包含100位受访者，5个类别（每个n = 20）以及随机数量的男性或女性。
当然，由于组大小不均，并非总是有50％到50％的可能性，但是在那种情况下，差异应该仅为1。
有什么想法可以在不手动拆分整个样本的情况下考虑不同的水平？ （样本和dplyr的group_by的组合？）
set.seed(12345)
group<-sort(rep(c("class a","class b","class c","class d","class e"),
20))
sex<-sample(c("male", "female"), size=length(group), replace=TRUE)
test_frame<-cbind.data.frame(participant=1:length(group), group, sex)