我是Valentina,这是我第一次在这里写信,我为我的英语致歉。
我正在使用软件R。我必须创建一个选择实验。
我知道要确定所使用的最大组合数量: (级别)^因子。一般而言,属性具有相同数量的级别。 例如,如果有3个属性,而每个属性都有2个级别,则组合的总数为:3 ^ 2 = 9。
我有4个具有不同级别级别的属性:
Attribute A: 100%, 75%, 50%, 25%;
Attribute B: yes, no;
Attribute C: yes, no;
Attribute D: 5, 10, 15, 20.
成瘾中,可以选择维持现状。
如何确定组合的最大数量?之后,我将创建一个分数设计。
我已经尝试过这种方式,但是我不确定那是正确的:
> 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。
如果属性的级别数不同,此过程是否正确?
答案 0 :(得分:2)
组合数将是每个变量的级别数的乘积:
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
#...
您可以使用rbind
添加“ status_quo”选项(通常用英语命名为“ 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