R：檢查完整設計的函數

Question

我想創建一個從1到10個向量並返回Yes或No的函數，這意味着我的所有向量都代表「完整設計」。

這裏是我稱之爲一個 「完整的設計」 的一個例子：

一個< - （1,1,1,1,2,2,2,2,3,3 C， 3,3）

b < - C（1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2）

ç< - C（1,1， 2,2,1,1,2,2,1,1,2,2）

它是一個完整的設計，因爲： 對於所有矢量的所有等級，（在相同位置）所有其他矢量的所有等級都有相同的次數。

這裏是 「不完整的設計」 2點的例子： （在兩個下面的實施例A和B的比賽，但C沒有用b匹配既不）

例1：

一個< - c（1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3）

b < -c（1,2,1,2,1,2,1， 2,1,2,1,2）

c < -c（1,2,3,1,2,3,1,2,3 ，1,2,3）

例2：

一個< - C（1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3 ）

b < - C（1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2）

ç< - C（1,2,3,4 ，5,1,2,3,4,5,1,2）

希望我很清楚。整個想法是，我有一個數據集，這個數據集是由因素a，b，c，d，e等解釋的......我想要一個函數告訴我，我正在測試一個完整的還是一個在運行aov（）之前不完整的設計。

非常感謝！

在我想創建的函數中詢問的問題如下所示： 當等於給定等級時（例如，假設爲2）。我們看b [which（a == 2）]並檢查b的所有等級是否包含在b [which（a == 2）]中，並檢查b [which（a == 2）]的所有等級重複相同的次數。

Answer 1

如果我理解正確，那麼您可能會以某種方式使用interaction作爲決定數據是否完整的首選。看看你的例子，看起來應該總是有一個唯一的組合（不是2，而不是0）在每個向量中的所有獨特的級別。因此，對於首套告訴你：

> all(table(interaction(a, b, c)) == 1) 
[1] TRUE 

而且，對於其他兩個例子，如果你做同樣的，你會得到FALSE作爲結果。

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另一種選擇是假設，我們可以把變量a爲分組變量，並把所有的向量爲data.frame這樣的：

df1 <- data.frame(a = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3), 
        b = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2), 
        c = c(1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2)) 

一旦我們做到了，我們可以split是data.frame如下：

DF1 <- split(df1[-1], df1[1]) 

然後，我們可以寫一個小功能，以檢查看到，每個部O f分裂是平等的。我們會欺騙一點點並使用merge，但必須有更強大的方法才能做到這一點。這個想法是，如果我們在相同的輸入上使用merge，那麼它應該最終產生一個與所有輸入data.frames相同的data.frame。

這裏是一個（不是很強大 - 沒有廣泛測試）的功能，可以作爲一個起點。

myFun <- function(myList) { 
    all.equal(Reduce(function(x, y) 
    merge(x, y, all = TRUE, sort = FALSE), myList), 
      myList[[1]], check.attributes = FALSE) 
} 

應用於DF1，它給我們TRUE，但請嘗試以下操作：

df2 <- data.frame(a = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3), 
        b = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2), 
        c = c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3)) 
df3 <- data.frame(a = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3), 
        b = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2), 
        c = c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2)) 

DF1 <- split(df1[-1], df1[1]) 
DF2 <- split(df2[-1], df2[1]) 
DF3 <- split(df3[-1], df3[1]) 

myFun(DF1) 
# [1] TRUE 
myFun(DF2) 
# [1] "Component 1: Numeric: lengths (6, 4) differ" "Component 2: Numeric: lengths (6, 4) differ" 
myFun(DF3) 
# [1] "Component 1: Numeric: lengths (10, 4) differ" "Component 2: Numeric: lengths (10, 4) differ" 

Answer 2

有一個很簡單的方法來做到這一點使用plyr的id()功能：

library(plyr) 
a <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3) 
b <- c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2) 
c <- c(1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2) 

ids <- id(data.frame(a, b, c)) 
attr(ids, "n") == length(unique(ids)) 
# [1] TRUE 

d <- c(1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,3) 
ids <- id(data.frame(a, b, d)) 
attr(ids, "n") == length(unique(ids)) 
# [1] FALSE 

id()作品通過爲輸入中的每一行分配一個唯一的ID，以這種方式爲所有可能的組合提供空間。輸出包含一個屬性，n，它給出了可能的組合總數。