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임상시험에서 환자들을 각 처리로 할당할 때 반응변수에 영향을 미치는 공변량이 존재한다면 공변량도 함께 고려하여 환자들을 랜덤하게 배치하여야 한다. Randomization 방법들에는 여러 가지가 있으나 공변량에 따라 환자들을 배치하는 방법으로 층화(Stratification)를 많이 사용한다. 이 방법은 환자들을 공변량에 따라 여러 층으로 나누고 각 층들 안에서 환자들을 랜덤하게 배치하는데, 공변량의 수가 많아지면 층의 수가 급격하게 늘어나기 때문에 층마다의 환자수가 충분히 많지 않으면 그 결과를 신뢰할 수 없게 된다. 이를 보완하기 위한 방법으로 Pocock과 Simon은 1975년에 Minimization을 제안하였는데, 이 방법은 처리에 대한 공변량의 균형을 맞추는 것에 중점을 두었다. 본 논문에서는 기존의 Randomization 방법들과 Minimization의 장단점을 비교해보고, 각 방법들에 대해 불균형과 ...

임상시험에서 환자들을 각 처리로 할당할 때 반응변수에 영향을 미치는 공변량이 존재한다면 공변량도 함께 고려하여 환자들을 랜덤하게 배치하여야 한다. Randomization 방법들에는 여러 가지가 있으나 공변량에 따라 환자들을 배치하는 방법으로 층화(Stratification)를 많이 사용한다. 이 방법은 환자들을 공변량에 따라 여러 층으로 나누고 각 층들 안에서 환자들을 랜덤하게 배치하는데, 공변량의 수가 많아지면 층의 수가 급격하게 늘어나기 때문에 층마다의 환자수가 충분히 많지 않으면 그 결과를 신뢰할 수 없게 된다. 이를 보완하기 위한 방법으로 Pocock과 Simon은 1975년에 Minimization을 제안하였는데, 이 방법은 처리에 대한 공변량의 균형을 맞추는 것에 중점을 두었다. 본 논문에서는 기존의 Randomization 방법들과 Minimization의 장단점을 비교해보고, 각 방법들에 대해 불균형과 검정력을 측정하여 가장 좋은 방법을 제안하고자 한다.