如何从已分块变量集中随机创建等大小的新变量块？

我懂你的需求啦——你需要把20个变量均匀分配到4个随机块中，每个块刚好包含5个变量，而之前用sample(x = 1:p, size = n, replace = TRUE)的方法会因为有放回抽样导致块大小不均，这显然不是你想要的结果。

正确的实现方法 #

核心思路是先创建一个包含每个块编号、且每个编号恰好重复5次的向量，再打乱这个向量的顺序，这样就能保证每个块最终刚好分配到5个变量：

# 可选：设置随机种子，让结果可复现
set.seed(123)
# 生成每个块编号重复5次的向量，再随机打乱顺序
block_assignments <- sample(rep(1:4, each = 5))
# 查看结果
block_assignments

运行这段代码后，你会得到类似这样的输出（因为随机打乱，每次结果会有差异，但每个块的数量一定是5）：

[1] 4 1 2 1 4 2 3 1 2 3 2 1 4 3 1 2 3 3 4 4

验证结果 #

你可以用table()函数确认每个块的变量数量确实是5：

table(block_assignments)

输出会是：

block_assignments
1 2 3 4 
5 5 5 5 

为什么原来的方法不行？ #

你之前用的sample(x = 1:4, size = 20, replace = TRUE)是有放回随机抽样，这意味着每个位置选择块编号时都是独立的，最终每个块的变量数量会是随机波动的（比如有的块可能有7个，有的只有3个），无法保证严格的等大小分配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ph.D.Student