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我是 Valentina，这是我第一次在这里写信，我提前为我的英语道歉。

我正在使用软件 R。我必须创建一个选择实验。

我知道要确定它使用的最大组合数：（Level）^Factor。一般来说属性有相同的等级数。例如，如果有 3 个属性，每个属性有 2 个级别，则组合的总数为：3^2=9。

我有 4 个不同级别的属性：

Attribute A: 100%, 75%, 50%, 25%;
Attribute B: yes, no;
Attribute C: yes, no;
Attribute D: 5, 10, 15, 20.

在成瘾中，有一个现状的选择。

如何确定最大组合数？之后我将创建一个分数设计。

我已经尝试过这种方式，但我不确定这是正确的：

> library(DoE.base) 
> oa.design(nlevels=c(4,2,2,4))

我也尝试以这种方式创建实验设计：

> d.object <- rotation.design(  
           attribute.names = list(A= c("100%", "75%", "50%", "25%"), B=c  ("yes", "no"), C=c("yes" , "no"), D = c("5", "10", "15", "20")),  
nalternatives = 2,  nblocks = 1,  row.renames = FALSE,  randomize = TRUE,  
seed = 987) 



>status.quo <- c(A= "0", B= "no", C= "no", D= "0") 
   >questionnaire(choice.experiment.design = d.object, common = status.quo)

我得到了问卷。

如果属性具有不同的级别数，此过程是否正确？

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组合数将是每个变量的水平数的乘积：

Attribute_A = c('100%', '75%', '50%', '25%')
Attribute_B = c('yes', 'no')
Attribute_C = c('yes', 'no')
Attribute_D = c(5, 10, 15, 20)

N = prod(length(Attribute_A), length(Attribute_B), length(Attribute_C), length(Attribute_D))
# [1] 64

您可以使用生成组合expand.grid

combinations = expand.grid(Attribute_A = Attribute_A, 
                           Attribute_B = Attribute_B, 
                           Attribute_C = Attribute_C, 
                           Attribute_D = Attribute_D,
                           stringsAsFactors = FALSE)

head(combinations)
#   Attribute_A Attribute_B Attribute_C Attribute_D
# 1        100%         yes         yes           5
# 2         75%         yes         yes           5
# 3         50%         yes         yes           5
# 4         25%         yes         yes           5
# 5        100%          no         yes           5
# 6         75%          no         yes           5
#...

可以使用rbind添加“status_quo”选项（英文通常命名为“control”）

status_quo = c(Attribute_A= "0", Attribute_B= "no", Attribute_C= "no", Attribute_D= "0") 
combinations = rbind(status_quo, combinations)

head(combinations)
#   Attribute_A Attribute_B Attribute_C Attribute_D
# 1           0          no          no           0
# 2        100%         yes         yes           5
# 3         75%         yes         yes           5
# 4         50%         yes         yes           5
# 5         25%         yes         yes           5
# 6        100%          no         yes           5
于 2018-10-09T19:11:50.640 回答