五种最小不平衡指数法的平衡能力、正确预测率、随机分组率和平衡能力稳定性比较研究 目的 比较临床试验分组方法之一最小不平衡指数法中五种不同方法的平衡能力、正确预测率、随机分组率和平衡能力稳定性，并建立正确预测率的数学模型。 方法 ①在不考虑研究中心平衡、所有平衡变量权重为1前提下，用不同样本量(N=48、96、192)的随机样本、最优分组概率(P=1.0，0.9，0.8，0.7)、试验分组数(K=2、3、4)组合，36种参数组合用计算机各模拟运算1000次，以完全随机分组法为对照，比较最小不平衡指数法中的优度法(GM，本研究者设计)、极差法(RM)、方差法(VM)、符号法(SM)和动态上限法(UM)在考虑平衡组间人数、四个需要平衡变量平衡程度时的综合平衡能力胜出率，同时观察分到人数最少组预测、极差法预测的正确预测率和随机分组率。②因素平衡和人数较少变量水平平衡比较采用一个固定样本(N=96，K=3，P=0.7、1.0)试验两次，观察组间人数、各个变量、人数相对较少变量水平平衡能力的相对大小。③用三个固定样本48(P=0.7,0.85)和72(P=0.7)、96(P=0.9)固定进入顺序，分组数为3，所有变量权重定为1，进行四组模拟试验，每组试验运行1000次研究平衡能力的稳定性。④利用线性模型建立优度法和方差法用分到人数最少组和极差法预测的正确预测率模型。结果 研究表明，①优度法的因素、人数较少水平平衡能力最强，极差法、方差法和信号法的平衡能力接近，动态上限法的平衡能力最弱；优度法、极差法、方差法和信号法的组间人数平衡能力接近，动态上限法的平衡能力最弱；优度法的综合平衡胜出率最高，达到40％-75％，是其它方差法的二到四倍。样本量、分组数和最优分组概率越大，其优势越明显。动态上限法最差，样本量、分组数越大越明显。分组