乱塊完全法（RCBD）

Rで学ぶ実験計画法

Joanne Xiong

Data Scientist

RCBD

Randomized（無作為化） - 各ブロック内で処理をランダムに割り当てる
Complete（完全） - すべてのブロックで各処理を同じ回数使用する
Block（ブロック） - 実験グループを類似条件でまとめる（例：性別）
Design（デザイン） - 実験計画そのもの

RCBDのワークフロー

農業実験における乱塊完全法のワークフロー図

agricolae

library(agricolae)
trt <- letters[1:4]
rep <- 4
design.rcbd <- design.rcbd(trt,
                           r = rep,
                           seed = 42,
                           serie = 0)
design.rcbd$sketch

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "d"  "c"  "a"  "b" 
[2,] "b"  "a"  "d"  "c" 
[3,] "d"  "a"  "b"  "c" 
[4,] "a"  "b"  "d"  "c"

モデルの検証 - 交互作用プロット

with(dataset, interaction.plot(x.factor, trace.factor, response))
# example with the ToothGrowth dataset
with(ToothGrowth, interaction.plot(dose, supp, len))

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では、練習しましょう！

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