Добрый день всем участникам форума! Буду очень благодарна, если кто-нибудь поможет мне с решением типовой практической задачи. Имеется выборка из 24 пациентов. Она будет разделена на 2 группы по 12 человек. 12 человек из первой группы в первом периоде исследования будут получать лекарственное средство T, во втором периоде - лекарственное средство R. 12 человек из второй группы в первом периоде исследования будут получать лекарственное средство R, во втором периоде - лекарственное средство T. Мне необходимо с использованием программы Statistica (у меня стоит пробная версия 13) случайным образом распределить 24 человека на 2 группы по 12 (последовательности лечения TR и RT). Подскажите, пожалуйста, как это делается.

У меня есть заготовка с ответом из выходящего в этом году Лабораторного практикума по биостатистике, но только в Excel - прикрепил. Если нужно сделать именно в Statistica - по аналогии самостоятельно. Там функция генератора случайных чисел - Rnd(). Чтобы веселее работалось - замечательная песня в стиле сайкобилли: Matchless - Randomly Generated Numbers ( https://www.youtube.com/watch?v=Z1tz91d6rZc ).

Добрый день! Спасибо за быстрый ответ. Посмотрела Ваш прикрепленный файл. По прежнему не получается сделать то, что нужно. Во-первых, не срабатывает функция Rnd(). Ы ячейке так и остается название функции, а никакое новой число не появляется. Во-вторых, после выделения двух столбцов не нахожу "Сортировка и фильтр" и т.д. Пожалуйста, дайте мне еще подсказку! Очень нужно!

Все нечетные индексы - первая группа, все четные - вторая. Et vice versa.

Это не рандомизация.

Лучше всего использовать https://cran.r-project.org/web/packages/blockrand/index.html

Ну, поскольку предварительное упорядочивание единиц ген. совокупности (24 шт.) не проводится, начала отсчета устанавливается в случайном порядке, и объемы выборок равны, то можно предполагать, что систематическая компонента ошибки выборки отсутствует. Именно поэтому при механическом отборе ошибка выборки - та же, что и при собственно случайном отборе. Кроме того, если производить разбрасывание пациентов по выборкам в Экселе по вышеозвученным рецептам ( а-ля =СЛУЧМЕЖДУ(1;24)), то устанешь бороться с задвоениями индексов. И по схеме "Данные" ->"Анализ данных" ->"Выборка" - та же беда.

Вряд ли рандомизация 24 больных может гарантировать однородность групп из 12 пациентов по всем признакам, которые могут влиять на результат клинического исследования.

В программе Statistica тоже есть функция random sampling, data/random sampling

а также https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3942596/

Ну так "по аналогии" не означает "в точности так же". Согласно первому попавшемуся толковому словарю Ефремовой, аналогично - это "основываясь на сходстве с кем-л., чем-либо, по образцу кого-л., чего-л., согласно какой-л. формуле, схеме". Схема-то та же:
(1) первый столбец - числа от 1 до n,
(2) во втором - случайные числа,
(3) сортировка массива по второму столбцу,
(4) назначение нужного количества первых номеров в первую группу.
Про функцию Rnd() нужно было прочитать и догадаться написать хотя бы Rnd(1) чтобы было как в Экселе (хотя выбор числа не принципиален), а сортировку провести в Data - Sort или где она там находится в 13-ой версии (читайте инструкцию к пакету). За желание и попытку провести рандомизацию ставлю вам 5, за несамостоятельность и несообразительность - 2, в среднем пока 3,5 - округлим по результату. Остальные работы ещё не проверял:)

Задвоение таки да, проблема, не позволяющая использовать on line ресурсы типа:
https://www.randomizer.org/
https://www.random.org/integers/
Программа Statistica из списка 24 объектов отбирает 12 без задвоений, но после этого нужно руками проставлять этим номерам первую группу, а не попавшим в этот список - вторую группу, не удобно, а если групп 3 все еще труднее. Вариант , описанный nokh также без задвоений, но с элементами ручной работы.
А потому, стоит согласиться с ogurtsov, лучше использовать специальные пакеты, тем более, что редакции некоторых научных журналов задают вопросы о методах радомизации, а в специальных пакетах их реализовано очень много, в randomizeR - 15. Я выполнила RAR (Random Allocation Rule) для этой задачке.
https://cran.r-project.org/web/packages/ran...izeR/index.html

> library (randomizeR)
> N <-24
> K <-2
> groups <-c("A", "B")
> rarPar(N, K, groups=groups)
Object of class "rarPar"
design = RAR
N = 24
groups = A B
> groups <-c("A", "B")
> par <-rarPar(N ,K, groups=groups)
> R <-genSeq(par)
> getRandList®
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
[1,] "A" "A" "B" "A" "A" "B" "A" "B" "A" "A" "B" "A" "B" "B"
[,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24]
[1,] "A" "B" "B" "A" "B" "A" "B" "B" "A" "B"
> saveRand(R, file="D:/R/mylist.doc.csv")

Или просто отчет, там понятней, какому номеру какое лечение.
> This document was generated on Вт фев 13 2018 at 0:03:20 .
The randomizeR package of version 1.4 was used for generating the randomization list with the R version 3.4.3 (2017-11-30) .
Randomization Method: RAR
seed: 967519
N: 24
K: 2
ratio: 1, 1
groups: A, B

Legend:
N := number of included patients
K := number of treatment groups
ratio := allocation ratio of the trial
groups := names for the investigated groups
For specific randomization parameters see the help of the randomizeR package.

"Allocation" "Treatment"
1 "A"
2 "A"
3 "B"
4 "A"
5 "A"
6 "B"
7 "A"
8 "B"
9 "A"
10 "A"
11 "B"
12 "A"
13 "B"
14 "B"
15 "A"
16 "B"
17 "B"
18 "A"
19 "B"
20 "A"
21 "B"
22 "B"
23 "A"
24 "B"

Посмотрел Ваш файл. Как мне кажется, для корректной работы там пропущен один пункт. Между п.3 и п.4. надо вставить превращение динамически генерируемых чисел в статические значения, т.е. выделить оба столбца, выбрать "копировать", потом выбрать"Главная"-> "Вставка"->""специальная вставка" -> "значения"-> OК.
По крайней мере, в последних версиях EXCEL (2007 и выше) так. Иначе, он делает перегенерацию случайных чисел прямо в процессе сортировки.
Второй путь - отключать в настойках EXCEL автоматический пересчет формул, но это уже извращение.
Зная подходы к учебе у студентов, я бы все-таки это вписал в методичку, а то задерут вопросами :-)

Del

Ну, этого, как раз при предлагаемой методике делать и не надо. Да и не сложно это, кстати. По-крайней мере в этом я за своих студентов спокоен (у меня - ИТ-шники, если что)

Del

Благодарю за совет! Может и стоит это сделать, чтобы не было когнитивного дисонанса от изменения самих величин случайных значений после сортировки. Но, полагаю, для решения задачи рандомизации это не принципиально: ведь динамически генерируемые случайные числа остаюся случайными и в первой колонке всё равно будет случайная последовательность. Ведь так? И ещё вам везёт со студентами, у меня дети хорошие, но преимущественно - инфантильные или слабомотивированные какие-то, сильные и любознательные есть, но их мало. Хотя в магистратуре уже повеселее...

У меня тоже есть вопрос к форумчанам по рандомизации. В статьях нередко описывается полная рандомизация, приводящая к разному числу объектов в экспериментальных группах. Зачем это делается? В чём преимущество такой полноты в ущерб мощности?

>100$ Подколки - подколками, но поработав над монографиями я стал иначе относится к авторам "больших" форматов. Имею в виду форматы, которые больше научной статьи. Раньше сам щедро разавал "комплименты" авторам. Когда-то было даже так: принесу странички из книг на занятие и даю задание найти ошибки у авторов по пройденной теме. Сейчас только хвалю хорошие работы, а про слабые просто умалчиваю (к статьям это не относится). Потому что понял, сколько времени и труда нужно авторам хотя бы на то, чтобы скомпиллировать разрозненный материал, не говоря уже о практически полном оригинальном авторском изложении. Когда Практикум выйдет - выложу в открытй доступ. Там не ахти - 16 лабораторных, но зато полностью моё. Ляпы, конечно тоже будут, надеюсь только что не много и не сильных... А за студентов я тоже боюсь, но их калечит не ВУЗовский формат, не преподы, а нереализовавшиеся или гиперреализовавшиеся родители, довузовская система образования и неуверенность в востребованности получаемых знаний для хорошего трудоустройства и карьеры.

http://forum.disser.ru/?showtopic=1215 плав о блочной рандомизации 10 лет назад, а также о том как раньше генерировались случайные числа.
Тут частично объясняется различие в величине групп.

Полная рандомизация (СR), если это математическое понятие, а не какая то фишка для придания авторитета своей публикации в угоду моде, подразумевает разделение на группы подобное подбрасыванию монеты. Давайте подбросим 24 раза, не факт, что будет 12 орлов. Благо есть R и уже рекомендованный современный (2017) пакет randomizeR, в котором реализована и CR (complete randоmization)

> N <-24
> groups <-c("A", "B")
> params <-crPar(N)
> (R <- genSeq(params))
Object of class "rCrSeq"
design = CR
seed = 931821603
N = 24
groups = A B
The sequence M:
1 B A B B B A A A A A ...
> getRandList®
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
[1,] "B" "A" "B" "B" "B" "A" "A" "A" "A" "A" "A" "A" "B" "B"
[,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24]
[1,] "B" "A" "A" "B" "B" "B" "A" "B" "A" "A"
Вот и результат 11:13, в отличие от предыдущей процедуры RAR(random allocation rule), которая выдает равные группы.
Nokh, я опять на родине R, среда располагает к сильному крену в сторону R.

Добрый день. Всем спасибо за мнение по вопросу. По-прежнему хочу получить четкий ответ на свой изначальный вопрос. Пожалуйста, кто осведомлен, поделить со мной подробным алгоритмом. Это разовая манипуляция, которую мне нужно совершить в Statistica. Нет времени вникать в нюансы программы.

Если у вас все подопытные кролики одинаковые (возраст, пол и т.д.) и не близкие родственники, то 100% дал правильный совет: все четные номера в списке (упорядоченном по фамилии, имени, отчеству) в одну группу, нечетные - в другую.

В программе Statistica тоже есть функция random sampling, data/random sampling

Это как раз путь к нужному месту нужной программы.

В верхнем меню ищите data, нажимаете на эту кнопочку, появляется выбор, сделайте его, random sampling. Сделайте выбор, в появившимся окне. У вас должен быть создан файл с вашими 24 больными, в котором существует номер по порядку, в программе Statistica это можно сделать через функцию V0. По умолчанию программа предлагает выбрать все переменные, согласитесь. Следующий выбор, который вам нужно сделать появится, если вы нажмете кнопочку option. Поменяйте выбор на сalculate ... N. Вернитесь опять в simple sampling , выберите split ... и проставьте N=12. Наконец, можно нажать OK! Но вы получите результат не обязательно такой, какой я вам прицепила, поскольку орлы и орешки только приблизительно выпадают 50:50.

Так вот этот путь вам совершенно не подходит ввиду малочисленности группы. Если бы в моем файле была переменная, например, возраст, можно было бы посмотреть, как он различается в группах сравнения. А потому в программе Statistica заготовлена еще одна кнопочка stratified. Советую освоить этот путь, хотя бы для возраста.

Если занимаетесь научной работой, то нужно именно вникать, как в само понятие рандомизация, так и в различные варианты ее реализации. Если нет времени вникать в нюансы программы, то просто напишите в своем отчете, рандомизация проводилась с использованием программы Statistica, но результат вашего исследования будет для внутреннего употребления.

Для nokh и других, которые хотят учиться, а не отписываться фразой группы были рандомизированы. Имею собственный опыт ответа рецензенту европейского журнала на два вопросы, укажите метод рандомизации и величину эффекта.

Методы рандомизации разные, повторюсь, в программе randomR их 15. Используя самую простую simpe random, получают как раз разные по величине группы (по причине орла и орешка). И чем меньше число наблюдений, тем чаще наблюдается imbalance. В ссылке, таблица 1 и объяснение к ней. Там же утверждается, что при N =>200 вероятность значимого дисбаланса незначительна. Если наблюдений мало, то нужно использовать другие методы рандомизации, среди перечисленных тот самый RAR, который я провела первый раз и выложила код.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3427961/

Del

Нажмите для просмотра прикрепленного файла
Да, Коэн вполне устроил

И еще в процедурах.

Del

Del

Del

Del

Пересмотрел еще раз тему. Имеем: 24 СЛУЧАЙНО ОТОБРАННЫХ пациентов требуется разбить на две группы СЛУЧАЙНЫМ образом. Всего-то!. И уж сюда и Statistica, и R, и EXCEL в ход пошли. И строго наукообразные методы рандомизаци. Не хватает только Hadoop, Watson и Blockchain. . А делов-то - на 24 бумажках написать фамилии (или номера),перемешать и вытянуть из шапки случайным образом. Между прочим, теоретически - действительно, самое "случайное" из возможных решений. Но нет, свирепый высоконаучный совет-редакция не пропустит.

Del

Раньше вместо всех этих сложных схем обходились одной таблицей случайных чисел, хотя действительно можно и шапкой с бумажками обойтись:

Вариант 1. Кладём в шапку 24 фамилии и вытягиваем 12 случайных назначенцев в первую группу, а те что останутся - вторая группа. Это - тот вариант рандомизации (Р), который предложил я и который топикстартер так и не осилил.
Вариант 2. Берём 2 шапки (группа 1 и 2) с 24 фамилиями каждая. Достаём сначала фамилию из шапки1 - быть ему в группе 1. Затем достаём из шапки 2 - быть ему в группе 2. Если на очередном шаге оказывается фамилия, по которой решение уже принято - просто пропускаем её и тянем следующую. Получаем вариант с "задвоениями", который тем не менее тоже делит выборку на 2 части случайным образом.
Вариант 3. Берём 2 шапки: в одной 24 фамилии, в другой две бумажки: группа 1 и группа 2. Достаём из первой шапки фамилию, а из второй - решение по ней. Получаем вариант "полной" Р, где "случайное назначение" применяется к каждому испытуемому и который сопровождается дисбалансом объёмов выборок.

Полагаю, за множеством подходов к Р важно не потерять суть: для чего она нужна. Р нужна, чтобы неконтролируемую исследователем изменчивость случайным образом "размазать" по группам, чтобы вдруг не принять за лечебный или иной эффект совсем другой неконтролиролирумый эффект. Пусть в фаворе вариант 3, но если у нас в выборке есть скрытый больной, то при всех трёх вариантах он имеет равные шансы оказаться в одной из 2х групп, аналогично по другим "вмешивающимся" показателям. И пока я решительно не понимаю, чем вариант 1 или 2 хуже 3. Более того, полная рандомизация с неравным числом участников в группах приведёт к более сильным смещениям интересующих и иных харакеристик. Предположим мы сработали по варианту 3 и получили 20 фамилий в одной группе и 4 - в другой. Если больной окажется в группе из четырёх - он будет в состоянии сильно сместить результат. Если же его "замешать" в большую группу - его эффект будет не столь сильным. Т.е. оптимальным является равное число участников в группах, из теории планирования исследования это давно известно, но вот "теория рандомизации" против. Про латинские и греко-латинские квадраты тогда вообще забыть нужно как "неполиткорректные" антагонисты рандомизации...

То, что "полная" и какие-то ещё рандомизации - не панацея, тоже известно. DrgLena предложила наложить на такую Р ограничение - стратификацию по полу. Исходя из биологии это - логично. Но тогда мы будем иметь не случайную в узком смысле слова выборку, а вероятностную стратифицированную выборку. А раз мы уходим от чисто случайных, то почему бы не взять другой вариант вероятностной выборки - ту же механическую, которую выше тоже рекомендовали. Короче, здравый смысл иногда допускает, а иногда просто заставляет накладывать на полную рандомизацию ограничения, но рецензенты будут требовать "рандомизации и мощности" - ну да, этакий модный тренд (своё мнение о рецензентах озвучивал в соседней теме).

Но! Учиться хотим и будем ! Поэтому благодарен DrgLen'е за все экзерсисы и ссылки.

PS. Перечитал... Шапки, конечно, это по нашему, но контрастирует с дегустирующими чай ледями, омнибусными критериями, сломанными тростями и шнурками от ботфорт... Поэтому автохтонный и аутентичный способ рандомизации - мешать бумажки в циллиндрах там или котелках...

Del

Del

"С уваженьем. Дата. Подпись.
Отвечайте нам. А то
Если вы не отзоветесь,
Мы напишем в Спортлото" (с) В.С.В.

Ну, и что это было? Крик души? Номер на бис? Вариации на тему народной песни "Собачка лаяла на дядю фраера"?

А вы совсем-совсем не прощаете собеседникам мало-мальски шутливого тона? И как давно это у вас?


Посты я, конечно, удалю. Не вопрос. Но настоящим довожу до вашего сведения, что Deleted post был адресован не вам, и не содержал никаких личных выпадов.
Вы предложили "окончить дискуссию", и я со своей стороны паузы не нарушал.
А вот вы чегой-то того-с... хабалить изволите-с: опилки пилить вздумали, цитатку какую-то (надо думать шибко обидную) приволокли. Фу такой быть.

Кстати, имейте в виду, что при отсутствии противопоставления прилагательное "неумный" пишется слитно. А то досадные грамматические ошибки сводят на нет все усилия грамотеев.


Как дочитаете дайте знать, я удалю посты.

С трудом дочитала, словарем даже пришлось воспользоваться, поскольку никогда не жила в России и пермским диалектам не обучена, а в моем окружении не используется слово хабалить пришлось посмотреть, что оно означает. Хабалить, гл. значение: поведение мужчины словно он скандальная женщина, часто используется гомосексуалистами для подчеркивания своей ориентации http://teenslang.su/id/18996

Не соглашусь, что это очень тонкий юмор.

Но соглашусь, "неумный", точнее, чем в цитате, а то можно было бы подумать "не очень умный".

Tau'a ore, 100$!

Добрый день! От всей души спасибо за Ваш ответ. Проделала так, как Вы написали: все получилось. В столбце Var1 я ввела числа от 1 до 24. То, что получилось после рандомизации по Вашему алгоритму, прикрепила в виде изображения. Таким образом, у меня получаются 2 случайных последовательности. А можно ли еще как-то увязать рандомизацию с последовательностями приема лекарств RT и TR (речь идет об исследовании биоэквивалентности), то есть чтобы программа сразу выдавала, что такой-то номер будет получать лекарства в последовательности TR, а такой-то - в последовательности RT? В данном исследовании участвуют здоровые добровольцы, и их возраст и прочие характеристики не имеет значения для результата, поэтому мне думается, что такая рандомизация, как Вы описали, мне подходит.
Можно ли еще у Вас уточнить: стоит ли ставить во вкладке Options галочку напротив Use Diehard-certified random number generator?

Это, конечно можно сделать, но тогда, проводящий рандомизацию будет знать, кто какое лечение получает, т.е. в какой последовательности. Обычно, если медицинское учреждение участвует, как часть, в каком то рандомизированном клиническом исследовании, то его задача ? сбор нужной по протоколу информации по больным и их рандомизация (каждый больной имеет номер). Какое лечение будет в каждой группе ? у вас никто не должен знать, его назначают в центре для одной и другой группы. Ваша задача ? передать результаты в центр, который их и анализирует. Обычно такой центр указывает, какой тип рандомизации и в какой программе вы должны провести.
Но, если это должны сделать вы, и именно в программе Statistica, то создайте переменную вид лечения в обоих файлах и внесите всем пациентам одного файла значения RT, а другого TR. После чего объедините файлы: data/merge/case/?..
Если не справитесь, объедините вручную и также проставьте вид лечения.

Нет вам точно не надо.
Use Diehard-certified random number generator. Это очень крутой генератор, полная альтернатива шапке
В документации к программе указано, когда этот выбор нужно сделать. Этот вид рандомизации обеспечивает ее по стандарту так называемого DIEHARD test (Marsaglia, 1998) для оценки качества набора случайный чисел, там на самом деле целый набор тестов, они описаны.

Добрый день снова! Данное исследование открытое, то есть организаторы и врачи знают, какую кто будет получать таблетку и в какой последовательности. Вы имели в виду, что я сама должна выбрать, какой группе проставить TR, а какой RT? Или можно как-то сделать так, что я обозначу номера пациентов, 2 возможных последовательности и программа сама случайным образом присвоит кому-то TR, а кому-то RT?

На сколько я знаю, в программе Statistica, нужно сделать именно так.
В специализированном пакете, о котором я писала выше, рандомизация и присвоение имени группы делается одновременно.