动物随机分组：用固定种子生成可核对的分配表

02实验原理

随机分配让每个实验单位按预先规则进入处理组，减少系统性偏倚。实验单位可能是单只动物、整笼或其他层级，取决于实际施加处理的层级；不能把笼内多只动物当然视为完全独立。

04材料与仪器

• 伦理方案、纳入/排除规则、目标组量与实验单位说明。
• 稳定的唯一编号、已核对的性别/批次/基线等必要变量。
• 有权限控制的电脑、Python 3、CSV 文本编辑器和只读归档位置。
• 可独立核对分配的人员；实际组别与中性标签分开保管。

05配液与用量

本篇不配液；准备可审计的分配文件。

06时间安排

07开始前的准备

在看到结局前决定是否分层及每层组量。教学例假设 12 个同一层的独立实验单位，按预定顺序分成 3 个区组，每区组向 A、B 各分 2 个。正式研究可按性别、批次或基线等预设因素构建区组，但不要层层细分到无法分配。若按体重排序成相邻区组，记录排序键与并列值处理规则；不要在输出后才改变区组。确认笼内关联、同笼污染或互相影响是否要求整笼分配。

08逐步操作

1. 为每个实验单位核对唯一编号、资格和对应笼号；资格核对在分配前完成，不根据将分到哪个组调整纳入。
2. 将完整输入清单按预定顺序冻结为 candidates_v1.csv，写日期、纳排理由、单位定义与负责人。保留被排除条目的审计表，不把它们悄悄删掉。
3. 写下分配规则：本例 M01–M04、M05–M08、M09–M12 为三个区组，每区组 A/B 各 2 个。真实区组依据需在方案中说明；序号本身不是生物学依据。
4. 指定分配者与结果测量者。分配者可见实际分配，测量者只收到中性编码工作表；同时限制访问脚本输出与密钥。
5. 在终端记录 Python 完整版本，运行下面代码；保留脚本原文件、输入、输出、种子和时间。需要与教学表逐项复现时保持相同输入顺序、代码和 Python 实现/版本，并以归档输出为凭。
6. 教学代码：

import random
rng = random.Random(20261101)
blocks = [
    ["M01", "M02", "M03", "M04"],
    ["M05", "M06", "M07", "M08"],
    ["M09", "M10", "M11", "M12"],
]
for block_no, block in enumerate(blocks, 1):
    ordered = block.copy()
    rng.shuffle(ordered)
    for unit, group in zip(ordered, ["A", "A", "B", "B"]):
        print(block_no, unit, group, sep=",")

7. 将输出与下方教学表核对：每个编号恰好出现一次、每区组 4 个、A/B 各 2 个、总计各 6 个。复核者核对后签名；正式项目使用本项目输入生成自己的表。
8. 若需要隐藏真实处理名称，由密钥保管人将 A/B 再映射为无含义工作编码。不要用“高剂量”“对照”或颜色暗示处理；保留福利识别所需的动物身份。
9. 分开制定测量顺序的随机化或平衡表，并记录其工具、种子与日期；动物组别随机不自动解决“总是先测 A 组”的时间偏倚。
10. 现场逐只核对动物编号与笼号，确认标签和表格一致后开始获批操作。笼位若需平衡，遵守设施饲养要求，不为统计方便任意混笼。
11. 查看预设基线汇总与执行可行性，记录差异；不要反复换种子直到组间比较不显著。若预设有重随机规则，记录每次尝试与客观接受准则。
12. 分配后有失访、误操作或排除时，新增日志写编号、发生时间、原因和盲法状态；按预定分析规则处理，不能自行把另一只换入来补齐漂亮的组量。

09结果判断与质控

教学脚本已在 Python 3.11.2 实际运行，输出汇总如下，仅用于核对算法；不代表真实动物实验数据。

合格分配包应让复核者找到输入、规则、脚本、种子、版本、原始输出和后续偏离。随机化的目的在于降低系统偏倚，基线偶然差异仍可能出现。

10实验记录模板

11常见问题与排错

人数不能被区组大小整除

在分配前规定不完整区组、余数分配及实际组量，并与统计人员核对；不能看完结局再决定少一个归哪组。

电脑上每次表格都变

电子表格 RAND 一类函数可能重算。保留原始输出并导出静态值；本例脚本重新初始化种子，且输入与代码必须保持一致。

同一笼全进一个组一定错误吗

不一定。处理若作用于整笼，整笼分配可能是正确设计，但有效独立单位数与分析层级要按笼考虑。

12参考资料

• ARRIVE 2.0：Randomisation：说明是否随机及所用方法。
• NC3Rs：Experimental Design Assistant：实验单位、随机化和设计支持。
• Python random 文档：Random、seed 与 shuffle；教学分配由本篇代码实际计算。