使用R分配治療組

我們有七次暴露和24組。我們希望將七次曝光中的五次隨機分配到組中，同時還要確保每次曝光的結果都是一致的，這意味着每次曝光最終都會暴露相同的次數。我寫了一些代碼，但我無法控制每次曝光顯示的次數。例如：使用R分配治療組

exposures <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G") 
groups <- c(1:24) 

table <- c() 

for (i in 1:24){ 
    draw <- sample(exposures, size=5, replace=F) 
    table <- rbind(table, draw) 
} 

table(table)

所以計數結束了一些接近，但有什麼我可以做，以確保每次曝光的最低限度？謝謝！

編輯此外，我們需要每個曝光組每次只出現一次。

來源

2015-06-22 armbreaker284

如果組的數量乘以每組曝光次數不是總曝光次數的整數倍（在這種情況下不是這種情況下...... 120不是7的整數倍） – Bridgeburners

@Bridgeburners我看到「大約相同的次數」和「確保每個參數的最小值」。 – Frank

根據未使用的兩次曝光而非五次曝光，可以更容易地想到它。讓我們限制時間的曝光可以排除數量：

draw_exc <- function(exposures,nexp,ng,max_excluded = 10){ 

    nexc <- length(exposures)-nexp 

    exp_rem <- exposures 
    exc  <- matrix(,ng,nexc) 
    for (i in 1:ng){ 
    pool <- combn(exp_rem,nexc) 
    draw <- pool[,sample(1:ncol(pool), 1)] 

    exc[i,] <- draw 

    tab  <- table(exc) 
    exp_rem <- setdiff(exp_rem, names(tab[tab > max_excluded])) 
    } 
    exc 
}

這裏有一個例證：

set.seed(1) 
exc  <- draw_exc(exposures,5,24,10) 
assignment <- apply(exc,1,function(x) setdiff(exposures,x)) 

table(exc) 
# exc 
# A B C D E F G 
# 7 4 6 6 8 10 7 

table(assignment) 
# assignment 
# A B C D E F G 
# 17 20 18 18 16 14 17

所以，用24組，排除的最大數目等於24減去出場的最小數量。這個循環效率不高，但似乎完成了這項工作。

來源

2015-06-22 16:06:26 Frank

謝謝弗蘭克！這是最有幫助的。 – armbreaker284

使用R分配治療組

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