r - R中的Orthoplan（部分因子设计）

Question

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，我找到了这个先前的答案：

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，因为我想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、黄色或红色的。

我已尝试修改建议的代码，以回答如何在 R 中创建部分因子设计？以这种方式：

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))

无论如何，有一个包可以处理这样的问题，它是FrF2Ulrike Groemping 教授的包，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。

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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。

只需将变量定义nlevels为包含变量级别的向量。

然后你必须打电话：

library(DoE.base)

fract.design <- 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因子设计（因此，您在 R 中别无选择，只能调用 optFederov 函数，如上面我的问题中所述）。

例如尝试：

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

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

第一个没有解决方案（所以你会得到完整的阶乘），但第二个确实有一个解决方案，一个 8 卡，正交和平衡设计。

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