Я пытаюсь создать факторный дизайн в R для совместного анализа (например, SPSS ортоплан).
Поиск среди прошлых вопросов Stackoverflow, я нашел этот предыдущий ответ:
Как создать фракционный факторный дизайн в R?
Это действительно полезный ответ, но только в том случае, если у вас есть факторы с числовыми уровнями.
Это, к сожалению, не мое дело, потому что факторы, которые я хочу использовать, являются номинальными переменными, то есть их уровни не являются числовым, а тип фактора: например, мне приходится иметь дело с фактором, указывающим цвет продукта, который может быть зеленым, желтым или красный.
I've tried modifying the code proposed as an answer to the question Как создать фракционный факторный дизайн в R?
in such a way:
f.design <- gen.factorial(levels.design,factors="all")
но результат не сбалансирован и не ортогонален. Более того, вы должны определить точное количество проб в функции optFederov. В этом ответе предлагаемое количество испытаний было:
nTrials=sum(levels.design)
но для того, чтобы иметь сбалансированное решение в дизайне с номинальными факторами, я ожидаю, что оно должно быть по крайней мере:
nTrials=prod(unique(levels.design))
В любом случае есть пакет, который мог бы решить такую проблему, это пакет FrF2 проф. Ульрике Громпинг, но он обрабатывает только дихотомические переменные, и я не могу понять, как его использовать для решения моей проблемы.