臨床研究中實施隨機分組，不僅能平衡試驗組和對照組之間已知的、能夠測量的因素，也能平衡未知的、或者不能夠測量的因素，從而增加試驗組和對照組的可比性。

盡管簡單隨機化可以增加這種可比性，但簡單隨機化的結(jié)果并不像理想的那樣。相反，組間人數(shù)不相等、重要協(xié)變量不均衡才是大概率事件（詳見“只會簡單隨機化？Naive！”）。

解決組間人數(shù)不相等的問題，可以使用區(qū)組隨機化（詳見“一文詳解區(qū)組隨機化，包教包懂！”）；解決重要協(xié)變量不均衡的問題，就要用到分層隨機化了。

一、為什么要實施分層隨機化

假設一項RCT擬評價某干預措施對某疾病預后的影響，研究者已知該疾病的預后在男性和女性之間差別較大，女性的預后更差。因此，在研究分組時，研究者非常關心試驗組和對照組之間的性別比例是否可比。

隨機分組后，如果試驗組和對照組的女性所占比例相同，那么試驗結(jié)束時，兩組結(jié)局的不同只能歸因于兩組所接受干預措施的不同（圖1A）。但是，如果試驗組的女性所占比例更多，那么試驗結(jié)束后，對結(jié)果的解釋將比較困難，因為預后較差的研究對象，試驗組比對照組更多。研究結(jié)局的不同，有可能歸因于兩組性別分布的不同，而不是干預措施（圖1B）。

應該怎么解決這個問題呢？可以實施分層隨機化。

二、分層隨機化如何實施？

先將研究對象按照重要的協(xié)變量分層，再在各層內(nèi)隨機分組。

比如前面的例子，該RCT計劃納入1000例研究對象。研究者認為不同性別和年齡之間，疾病預后的差別較大。

擬定隨機分組方案時，考慮將研究對象先按性別分組；再在男性和女性中，按照年齡分組。分組后，將有4個亞組：①年齡<18歲的男性、②年齡≥18歲的男性、③年齡<18歲的女性、④年齡≥18歲的女性。

在這4個亞組中，將研究對象隨機分為試驗組和對照組。最后，將所有的試驗組和對照組合并，形成新的試驗組和對照組。（圖2）

至此，分層隨機分組方案就完成了。如果4個亞組內(nèi)的隨機分組方式為區(qū)組隨機化，那么整個研究的分組方案就是分層區(qū)組隨機化。

三、分層隨機化后的結(jié)果

隨機分組方案完成后，4個亞組分別有4個隨機分配序列。招募患者入組時，按照既定納入排除標準，簽訂知情同意書后，就可以在各亞組內(nèi)隨機分配研究對象了。

假設該研究最終納入研究對象情況是：①年齡<18歲的男性360人，②年齡≥18歲的男性240人，③年齡<18歲的女性300人，④年齡≥18歲的女性100人，則分層隨機分組后，試驗組和對照組兩組在性別、年齡的分布上完全相同。（圖3、表1）

四、分層隨機分組的其它問題

1、多中心隨機對照試驗中，一般先按照中心分層，再在各中心內(nèi)隨機分組。

2、各中心內(nèi)，可考慮再按照某些重要協(xié)變量分層。各層內(nèi)可采用區(qū)組隨機化，保證該中心的試驗組和對照組研究對象的數(shù)量相等。這樣整個研究的分組方案就是分層區(qū)組隨機化。

3、分層因素不宜過多，否則個別亞組內(nèi)的研究對象數(shù)量將很少甚至沒有。此時，可采用動態(tài)隨機化。