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コンジョイント分析実験 (SPSS orthoplan など) のために R で要因計画を作成しようとしています。

過去の Stackoverflow の質問を検索すると、次の以前の回答が見つかりました。

Rで一部実施要因計画を作成するには?

これは確かに有用な答えですが、数値レベルの要因がある場合に限ります。

残念ながら私の場合はそうではありません。なぜなら、私が使用したい因子は名義変数だからです。つまり、それらのレベルは数値型ではなく因子型です。たとえば、緑、黄色、または赤。

R で一部実施要因計画を作成する方法についての質問への回答として提案されたコードを変更してみました。 そのような方法で：

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

しかし、結果はバランスも直交もしていません。さらに、optFederov 関数で正確な試行回数を定義する必要があります。その回答では、推奨される試行回数は次のとおりです。

nTrials=sum(levels.design)

しかし、公称因子を使用した計画でバランスのとれた解を得るには、少なくとも次のようにする必要があります。

nTrials=prod(unique(levels.design))

とにかく、このような問題に対処できるパッケージがありますFrF2.Ulrike Groemping教授によるパッケージですが、二分変数のみを処理し、問題を解決するためにそれを使用する方法がわかりません.

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しばらく自分で答えを調べた後、見つけたものをここで共有できます。

はい、SPSS オルソプランと同様の方法で、R で直交計画を作成できます。

nlevels変数のレベルを含むベクトルとして変数を定義するだけです。

次に、次のように呼び出す必要があります。

library(DoE.base)

fract.design <- oa.design(nlevels=levels.design)

この関数は直交計画のライブラリを検索します (正確には Kuhfeld W., 2009, Orthogonal arrays)。

適切な利用可能な直交計画がない場合、関数は完全な要因計画を返すだけです (したがって、上記の私の質問で説明したように、R では optFederov 関数を呼び出す以外に選択肢はありません)。

例として、次を試してください。

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

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

最初のものには解がありません (したがって、完全な階乗が得られます) が、2 番目のものには解、8 枚のカード、直交するバランスの取れた計画があります。

于 2013-03-04T00:00:44.693 に答える