Zelen 的获胜者规则随机化方案答案

【问题标题】：Zelen's Play the Winner Rule Randomization SchemeZelen 的获胜者规则随机化方案
【发布时间】：2020-02-11 09:45:27
【问题描述】：

有人知道如何在 R 中实现这个算法吗？我总共需要对 100 名患者进行随机分组，我想知道分裂大于 55%-45% 的可能性有多大（即 45 名或更少的受试者将被分配一种治疗，而 55 名或更多其他治疗）？假设治疗 A 和 B 的反应率分别为 0.6 和 0.5。我需要根据 Zelen 的 Play The Winner Rule 的 1000 次模拟来执行此操作。

Zelen 规则背后的关键思想是，您需要知道以前患者的结果才能分配下一个患者，所以基本上我们会有这样的事情：

对于第一个患者，我们使用 rbinom (1,1,1/2)（以相等的概率将他分配给 A 或 B），然后对于 A 组，我们知道响应率为 0.6，因此 rbinom(1,1 ,0.6) 查看患者是否有反应；如果他有回应，我们将下一位患者分配给 A，否则分配给 B

同样，对于 B 组，我们知道响应率为 0.5，因此 rbinom(1,1,0.5) 可以查看患者是否响应。如果他有反应，那么下一个病人被分配到 B；否则为 A。

如果拆分大于 55-45%，则计为 1；否则为0。最后模拟1000次，统计大于55-45的分裂次数，然后计算该事件发生的概率：n/1000

【问题讨论】：

标签： r random simulation

【解决方案1】：

任何试验者或质量专家都必须熟悉模拟真实行为的试验设计：

#play the winner

nsamples <- 1000
sample.size <- 100
split <- 0

for (i in 1:nsamples) {
  a <- rbinom(sample.size,1,0.6)
  b <- rbinom(sample.size,1,0.5)
  df <- data.frame (a,b)
  alt <- c(2,1)

  y = sample(c(1,2),1)
  tx <- NULL

    for (j in 1:sample.size) {
      tx[j] <- y
      x <- df[j,y]
      if (x == 1) {
        next 
        } 
          y <<-  alt[y]
      }

  split[i] <- sum(tx == 1)/sample.size
}

split.45.55 <- sum(split < 0.45 | split > 0.55)/nsamples
hist(split)
split.45.55

【讨论】：