随机分组方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据统计领域，具体涉及一种随机分组方法、装置、计算机设备及存储介质，包括如下步骤：获取待分组样本，待分组样本为临床试验测量的指标数值；根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值；根据综合评价指标值，确定综合评价指标值最小时待分组样本所加入的目标处理组，并将待分组样本划分至目标处理组。直接利用待分组样本所包含的数值变量进行计算，从而不会损失数值变量中所包含的信息，使得分类结果更加均衡、组间分布差异最小。组间分布差异最小。组间分布差异最小。

【技术实现步骤摘要】
随机分组方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据统计领域，具体涉及一种随机分组方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]临床试验是指通过让某个特定人群参与某项临床研究，以评价某种医学治疗对健康的影响和作用。为了使临床试验获得真实、客观的结论，临床试验十分强调随机原则。
[0003]随机的作用是使各种控制因素在处理组之间均衡分布，从而消除其对研究结果的影响。通过随机化分组技术，使进入各处理组的数据可以在基线特征上尽可能保持一致，即达到统计学上的组间可比性，从而避免控制因素影响到对干预措施的效果评价。
[0004]在临床试验的动态随机化算法中，主要采用传统的最小化法。但是传统的最小化法只能直接处理分类变量而无法直接处理数值变量。当分层因素涉及数值变量时，则需要将数值变量转化为分类变量，但这将会损失原有数值变量本身的信息，且如果存在多个分层因素，就会使数值变量本身损失更多的信息，最终影响到实验结果的准确性。

技术实现思路

[0005]因此，本专利技术要解决传统的最小化法不能直接计算数值变量，在将数值变量转变为分类变量时，会损失数值变量本身的信息，最终影响到实验结果的准确性的技术问题，从而提供一种随机分组方法，用于将待分组样本划分至对应的处理组中，包括如下步骤：
[0006]获取待分组样本，所述待分组样本为临床试验测量的指标数值；
[0007]根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值；
[0008]根据所述综合评价指标值，确定综合评价指标值最小时待分组样本所加入的目标处理组，并将所述待分组样本划分至所述目标处理组。
[0009]优选地，所述根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值，包括：
[0010]采用第一数学模型，或第二数学模型，根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值。
[0011]优选地，所述第一数学模型为：
[0012][0013]其中，G表示处理组的个数，g表示第g个处理组；M表示分层因素的个数，m表示第m
个分层因素，w
m
表示第m个分层因素的权重；和分别表示从所有处理组中取出任意两处理组在待分组样本上的均值，和分别表示从所有处理组中取出任意两处理组在待分组样本上的方差，n1和n2分别表示从所有处理组中取出任意两处理组的样本量。
[0014]优选地，所述方法还包括：将处理组进行两两排列组合形成对照组；
[0015]所述第二数学模型为：
[0016][0017]其中，M表示分层因素的个数，m表示第m个分层因素，w
m
表示第m个分层因素的权重；和分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的均值，和分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的方差，n1和n2分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的样本量。
[0018]本专利技术还提供了一种随机分组装置，用于将待分组样本划分至对应的处理组中，包括：
[0019]获取模块，用于获取待分组样本，所述待分组样本为临床试验测量的指标数值；
[0020]计算模块，用于根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值；
[0021]划分模块，用于根据所述综合评价指标值，确定综合评价指标值最小时待分组样本所加入的目标处理组，并将所述待分组样本划分至所述目标处理组。
[0022]优选地，所述计算模块具体用于：
[0023]采用第一数学模型，或第二数学模型，根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值。
[0024]优选地，所述第一数学模型为：
[0025][0026]其中，G表示处理组的个数，g表示第g个处理组；M表示分层因素的个数，m表示第m个分层因素，w
m
表示第m个分层因素的权重；和分别表示从所有处理组中取出任意两处理组在待分组样本上的均值，和分别表示从所有处理组中取出任意两处理组在待分组样本上的方差，n1和n2分别表示从所有处理组中取出任意两处理组的样本量。
[0027]优选地，将所述处理组进行两两组合形成对照组；第二数学模型为：
[0028][0029]其中，M表示分层因素的个数，m表示第m个分层因素，w
m
表示第m个分层因素的权重；和分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的均值，和分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的方差，n1和n2分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的样本量。
[0030]本专利技术还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行上述的随机分组方法。
[0031]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述的随机分组方法。
[0032]本专利技术技术方案，具有如下优点：
[0033]1.本专利技术提供的随机分组方法，待分组样本为数值变量，在计算各个处理组对应的综合评价指标值时，并不需要将数值变量转化为分类变量，而直接利用待分组样本所包含的数值变量进行计算，从而不会损失数值变量中所包含的信息，使得分类结果更加均衡、组间分布差异最小。尤其是当分层因素数量多时，直接利用待分组样本所包含的数值变量计算得到综合评价指标值，相对于采用传统的最小化法，可大大避免数值变量所包含的信息的损失，从而保证实验结果的准确性。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本专利技术实施例1随机分组方法的流程图
[0036]图2为本专利技术实施例2随机分组装置的框图；
[0037]图3为本专利技术实施例3计算机设备的原理框图。
具体实施方式
[0038]下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“第一”、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种随机分组方法，用于将待分组样本划分至对应的处理组中，其特征在于，包括如下步骤：获取待分组样本，所述待分组样本为临床试验测量的指标数值；根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值；根据所述综合评价指标值，确定综合评价指标值最小时待分组样本所加入的目标处理组，并将所述待分组样本划分至所述目标处理组。2.如权利要求1所述的随机分组方法，其特征在于，所述根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值，包括：采用第一数学模型，或第二数学模型，根据处理组的数量、每个处理组中的数据、待分组样本对应的类别的权重及类别的数量，依次计算将所述待分组样本加入每个处理组得到的综合评价指标值。3.如权利要求2所述的随机分组方法，其特征在于，所述第一数学模型为：其中，G表示处理组的个数，g表示第g个处理组；M表示分层因素的个数，m表示第m个分层因素，w
m
表示第m个分层因素的权重；和分别表示从所有处理组中取出任意两处理组在待分组样本上的均值，和分别表示从所有处理组中取出任意两处理组在待分组样本上的方差，n1和n2分别表示从所有处理组中取出任意两处理组的样本量。4.如权利要求2所述的随机分组方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述处理组进行两两排列组合形成对照组；所述第二数学模型为：其中，M表示分层因素的个数，m表示第m个分层因素，w
m
表示第m个分层因素的权重；和分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的均值，和分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的方差，n1和n2分别表示所述对照组中两处理组在待分组样本上的样本量。5.一种随机分组装置，用于将待分组样本划分至对应的处理组中，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待分组样本，所述待分组样本为临床试验测量的指标数值；计算模块，用于根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：文天才，刘保延，何丽云，吕晓颖，
申请(专利权)人：中国中医科学院中医药信息研究所，
类型：发明
国别省市：