【问题标题】:Orthoplan in R (fractional factorial design)R中的Orthoplan(部分因子设计)
【发布时间】:2013-02-07 10:40:34
【问题描述】:

我正在尝试在 R 中为联合分析实验(如 SPSS Orthoplan)创建因子设计。

在过去的 Stackoverflow 问题中搜索,我找到了以前的答案:

How to create a fractional factorial design in R?

这确实是一个有用的答案,但仅在您有数字级别的因素的情况下。

不幸的是,这不是我的情况,因为我要使用的因子是名义变量,即它们的水平不是数字类型而是因子类型:例如,我必须处理一个指示产品颜色的因子,它可以是绿色,黄色或红色。

我尝试修改作为问题How to create a fractional factorial design in R? 的答案提出的代码 以这样的方式:

f.design <- gen.factorial(levels.design,factors="all")

但结果既不平衡,也不正交。此外,您必须在 optFederov 函数中定义确切的试验次数。在那个答案中,建议的试验次数是:

nTrials=sum(levels.design) 

但为了在具有标称因子的设计中获得平衡的解决方案,我希望它至少应该是:

nTrials=prod(unique(levels.design))

反正有一个包可以解决这样的问题,它是 Ulrike Groemping 教授的包FrF2,但它只处理二分变量,我不知道如何使用它来解决我的问题。

【问题讨论】:

    标签: r statistics


    【解决方案1】:

    在自己研究了一段时间后,我可以在这里分享我的发现:

    是的,您可以在 R 中构建正交设计,其方式与在 SPSS Orthoplan 中发生的方式类似。

    只需将变量 nlevels 定义为包含变量级别的向量。

    那么你必须调用:

    library(DoE.base)

    fract.design &lt;- oa.design(nlevels=levels.design)

    该函数将查找正交设计库(确切地说是 Kuhfeld W., 2009, Orthogonal arrays)

    如果没有合适的可用正交设计,该函数将只返回完整的阶乘设计(因此您在 R 中别无选择,只能调用 optFederov 函数,正如我在上面的问题中所解释的那样)。

    举个例子试试:

    oa.design(nlevels=c(2,2,3))

    oa.design(nlevels=c(2,2,4))

    第一个没有解决方案(因此您将获得完整的阶乘),但第二个确实有一个解决方案,即 8 张卡、正交和平衡设计。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2017-04-24
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2014-06-12
      • 2010-12-21
      • 2015-02-25
      • 2020-09-24
      相关资源
      最近更新 更多