随机数表法分组举例讲解，60例患者随机分为2组方法

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常用的简单随机抽样的方法有哪些

随机抽样方法有如下五种方法：

1，简单随机抽样，又叫随机抽样。方法：①直抽样法②抽签法或抓阄法，抽样单位全部编上号码，将号码写在底片上搓成团③随机数表法（可保证随机性）

2，等距随机抽样（机械随机抽样）。首先，编制抽样框，将抽样框内各抽样单位按一定标志排列编号，其次，用抽样框内抽样单位总数除以样本数，求出抽样间隔距离；再次，在第一个抽样间隔内随机抽取一个号码每个样本；最后，按照抽样间隔距离，等距离抽取调查样本，等距离抽取调查样本，直到抽取到最后一个样本为止。

3，分类随机抽样，又叫类型随机抽样。首先编制抽样框，将若干样框内各抽样单位按一定标准分成若干类（或层）；其次，根据各类所包含的抽样单位与抽样单位总数的比例，确定种类抽取样本单位的数量；最后，按照简单随机抽样或等距随机抽样方法从各类中抽取调查样本。

4，整群随机抽样又称集体随机抽样。首先，先将抽样框内抽样单位按一定标准分成许多群体，并把每一个群体看做一个抽样单位；然后，按照随机原则从这些群体中抽出若干人群体作为调查样本；最后，对样本群体中的每一个抽样单位逐个进行调查。

5，多段随机抽样又称多级随机抽样或分段随机抽样。①确定抽样单位②抽取各级样本③对最后抽出的样本单位逐个进行调查

随机数生成算法

常见的随机数生成算法有以下几种：

1.线性同余法（LinearCongruentialGenerator,LCG）：通过一个递推公式生成一系列的伪随机数。具体来说，设X0为种子，Xn+1=(a*Xn+c)modm，其中a、c、m为常数。LCG算法简单易实现，但生成的随机数序列可能存在周期性和相关性。

2.梅森旋转算法（MersenneTwister）：一种高质量的伪随机数生成算法。它使用一个庞大的2^19937-1周期的线性同余发生器，并通过一系列的旋转、异或和移位操作来生成随机数。梅森旋转算法具有较长的周期和良好的统计特性，被广泛应用于科学计算和模拟领域。

3.随机数表法（RandomTable）：事先生成一个包含大量随机数的表格，每次需要随机数时从表格中取出一个。这种方法可以保证生成的随机数不重复，但需要占用较大的存储空间。

4.递增随机数生成器（IncrementalRandomNumberGenerator）：从一个初始值开始，每次生成的随机数都比前一个大一些。这种方法可以用于生成一系列递增的随机数，例如用于随机排序、随机抽样等应用场景。

这些算法都是基于确定性的计算过程生成的伪随机数，因此在某种程度上是可预测的。如果需要更高质量的随机数，可以考虑使用硬件随机数生成器或者利用物理过程（如放射性衰变）产生真随机数。

随机数表法的原理

随机数表也称乱数表，是由随机生成的从0到9十个数字所组成的数表，每个数字在表中出现的次数是大致相同的，它们出现在表上的顺序是随机的。

利用随机数字表如何查找随机顺序

随机数表法的步骤是首先将调查总体单位进行统一编号并充分混合，再按规定抽样的起点和规定的抽样顺序依次从随机号码表上抽取样本单位号码进行录取。

1、统一编号:即将总体中的所有研究对象进行统一编号，然后充分混合，目的是使各样本编号均匀分布，符合机会均等的原则。

2、确定抽样起点:根据需要或意愿，在表上选择一数字编号，由该数字决定抽样的起点。

3、确定抽样顺序:根据需要或意愿，选择一定顺序方向，使用该种顺序方向进行抽取。

4、录取号码:根据抽样起点和抽样顺序进行依次录取号码，直至录取到所需抽取的样本数满为止。

随机数表法讲解

1、统一编号。

即将总体中的所有研究对象进行统一编号，做成签。如果研究对象是10以内的，只取1位数，则编号是1～9；如果研究对象在1～99之间的，取2位数，则编号是01～99。

如果研究对象在1～999之间的，取3位数，则编号是001～999；其他依次类推。然后充分混合，目的是使各样本编号均匀分布，符合“机会均等的原则。

2、确定行名。

研究人员根据自己的需要或意愿，在表上任选一行数字，由该行数字决定起点行的数。如选择25行，即从上往下第25行为起点行。若选择的数大于50，则用该数减去50，将所得余数为起点行。若选择0或00行，则以第50行为起点行。

3、确定列名。

列名的确定方法与行名的确定方法相同。

4、录取号码。

行名和列名决定后，就可以所选择的起始行数和起始列数的交叉点处的数为起始点，然后，按一定顺序方向（如自左向右或自右向左，从上往下或由下而上）进行依次录取号码。

遇到大于总体的号码或重复的号码，应该舍去不要，直至录取到所抽取的样本数满额为止。用上述方法所录取到的号码则是被随机抽中的样本。

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