我是瓦伦蒂娜，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： (水平(^因子。通常，属性具有相同的级别数。 例如，如果有 3 个属性，每个属性都有 2 个级别，则组合总数为：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，有一种现状的选择。
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，但我不确定这是否正确：
> 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)
我拿到了问卷。
对于具有不同级别数的属性，此过程是否正确？
组合数将是每个变量级别数的乘积：
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生成组合
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(通常为英文中的"控件"(
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