[发明专利]随机分组方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据统计领域，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；依次将待分组样本加入处理组中，基于每个处理组的定性数据、处理组的数量得到加入有待分组样本的处理组对应的第一综合指标值，基于每个处理组的定量数据、处理组的数量得到加入有待分组样本的处理组对应的第二综合指标值；基于第一综合指标值和第二综合指标值计算得到加入有待分组样本的处理组对应的组间分布差异值，确定出组间分布差异值最小时待分组样本所加入的处理组，并将待分组样本划入处理组中。组间分布差异值能够更加准确地反应各处理组的均衡性，从而使待分组样本所选择加入的处理组更加准确，确保实验的准确性。

技术领域

本发明涉及数据统计领域，具体涉及一种随机分组方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

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。

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。

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，且在处理分类变量时只考虑不同处理组间局部的均衡性问题，因此导致在处理同时具有分类变量与数值变量的情况下，不能准确对样本进行分组，最终影响到实验结果的准确性。

发明内容

因此，本发明要解决传统的最小化法在处理同时具有分类变量与数值变量的情况下，不能准确对样本进行分组，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，包括如下步骤：

获取待分组样本；其中，所述待分组样本包括定性数据和定量数据；

依次将所述待分组样本加入处理组中，基于每个处理组的定性数据、处理组的数量得到加入有待分组样本的处理组对应的第一综合指标值，基于每个处理组的定量数据、处理组的数量得到加入有待分组样本的处理组对应的第二综合指标值；

基于所述第一综合指标值和所述第二综合指标值计算得到加入有待分组样本的处理组对应的组间分布差异值，确定出组间分布差异值最小时所述待分组样本所加入的处理组，并将所述待分组样本划入所述处理组中。

优选地，基于每个处理组的定性数据、处理组的数量得到加入有待分组样本的处理组对应的第一综合指标值，基于每个处理组的定量数据、处理组的数量得到加入有待分组样本的处理组对应的第二综合指标值，包括：

基于每个处理组的定性数据、处理组的数量，利用第一数学模型计算得到加入有所述待分组样本的处理组对应的第一综合指标值；

基于每个处理组的定量数据、处理组的数量，利用第二数学模型计算得到加入有所述待分组样本的处理组对应的第二综合指标值。

优选地，所述第一数学模型为：

式中，G表示处理组的个数，g表示第g个处理组；L表示同一定性数据对应的类别的总数量，l表示第l个类别；f_a和f_e分别表示同一定性数据中在待分组样本的定性因素上的观察频数和期望频数。

优选地，所述第二数学模型为：

式中，G表示处理组的个数，g表示第g个处理组，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的定量因素上的均值，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的定量因素上的方差，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。