用R语言实现Pocock and Simon’s marginal procedure随机化的例子

Pocock和Simon的边际程序是一种用于临床试验的分层随机化方法，其目的是保持分层因素（如年龄、性别、疾病严重程度等）中各组的分配比例大致相等。在R语言中，我们可以通过编写自定义的函数来实现这一过程。

以下是一个简单的例子，说明如何在R语言中实现Pocock and Simon’s marginal procedure随机化：

# 安装和加载必要的包
install.packages("survival")
library(survival)

# 假设我们有三个分层因素，分别为factor1, factor2, factor3
# 并且每层有2个水平，例如factor1: 1和2

# 初始化一个数据框，包含分层因素
strata_info <- data.frame(
  factor1 = sample(1:2, 100, replace = TRUE),
  factor2 = sample(1:2, 100, replace = TRUE),
  factor3 = sample(1:2, 100, replace = TRUE)
)

# 定义Pocock and Simon's marginal procedure函数
pocock_simon_randomization <- function(strata, n, strata_factors) {
  # strata: 分层信息的数据框
  # n: 需要随机化的样本总数
  # strata_factors: 分层因素的名称，这里是factor1, factor2, factor3
  
  # 初始化分层分配的向量
  allocation <- vector(length = n)
  
  # 为每个分层因素分配权重，假设每个分层因素的权重相同
  weights <- rep(1, length(strata_factors))
  
  # 进行随机化
  for (i in 1:n) {
    # 获取可用分配的比例
    strata_names <- names(strata)  # 分层因素的名称
    probabilities <- sapply(strata_names, function(name) {
      sum(strata[[name]] == strata[name][i] & allocation == 0)
    })
    
    # 计算每个分层组合的权重
    strata_probs <- outer(probabilities, weights, "*")
    strata_probs <- strata_probs / sum(strata_probs)
    
    # 随机选择一个分层组合
    strata_alloc <- sample(strata_names, size = 1, prob = strata_probs)
    
    # 根据分层组合分配治疗组
    allocation[i] <- ifelse(all(strata[strata_alloc] == strata[strata_alloc][i]), 1, 2)
  }
  
  return(allocation)
}

# 执行随机化
# 假设我们有100个样本需要随机分配
result <- pocock_simon_randomization(strata = strata_info, n = 100, strata_factors = names(strata_info))

# 查看结果
table(result)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含分层信息的数据框`strata_info`，然后定义了一个`pocock_simon_randomization`函数，该函数实现了Pocock and Simon的边际程序。最后，我们用100个样本进行了随机化实验，并打印出分配结果的表格。

请注意，上述代码是一个简化的例子，实际应用中可能需要根据具体的临床试验设计调整分层因素、权重分配以及随机化算法细节。