Initialise a design data frame with or without blocking.
Usage
initialise_design_df(
items = NULL,
nrows = NULL,
ncols = NULL,
block_nrows = NULL,
block_ncols = NULL,
designs = NULL,
design_col = "site"
)
initialize_design_df(
items = NULL,
nrows = NULL,
ncols = NULL,
block_nrows = NULL,
block_ncols = NULL,
designs = NULL,
design_col = "site"
)Arguments
- items
Items to be placed in the design. Either a single numeric value (the number of equally replicated items), or a vector of items. (default:
NULL)- nrows
Number of rows in the design (default:
NULL)- ncols
Number of columns in the design (default:
NULL)- block_nrows
Number of rows in each block (default:
NULL)- block_ncols
Number of columns in each block (default:
NULL)- designs
A list of named arguments describing design specifications, required if
nrowsandncolsare absent. (default:NULL)- design_col
A column name to distinguish different designs (default:
"site")
Examples
initialise_design_df(
items = c(1, 2, 2, 1, 3, 3, 1, 3, 3),
nrows = 3,
ncols = 3
)
#> row col treatment
#> 1 1 1 1
#> 2 2 1 2
#> 3 3 1 2
#> 4 1 2 1
#> 5 2 2 3
#> 6 3 2 3
#> 7 1 3 1
#> 8 2 3 3
#> 9 3 3 3
# blocking
initialise_design_df(rep(1:8, 4), 8, 4, 2, 2)
#> row col treatment row_block col_block block
#> 1 1 1 1 1 1 1
#> 2 2 1 2 1 1 1
#> 3 3 1 5 2 1 2
#> 4 4 1 6 2 1 2
#> 5 5 1 1 3 1 3
#> 6 6 1 2 3 1 3
#> 7 7 1 5 4 1 4
#> 8 8 1 6 4 1 4
#> 9 1 2 3 1 1 1
#> 10 2 2 4 1 1 1
#> 11 3 2 7 2 1 2
#> 12 4 2 8 2 1 2
#> 13 5 2 3 3 1 3
#> 14 6 2 4 3 1 3
#> 15 7 2 7 4 1 4
#> 16 8 2 8 4 1 4
#> 17 1 3 1 1 2 5
#> 18 2 3 2 1 2 5
#> 19 3 3 5 2 2 6
#> 20 4 3 6 2 2 6
#> 21 5 3 1 3 2 7
#> 22 6 3 2 3 2 7
#> 23 7 3 5 4 2 8
#> 24 8 3 6 4 2 8
#> 25 1 4 3 1 2 5
#> 26 2 4 4 1 2 5
#> 27 3 4 7 2 2 6
#> 28 4 4 8 2 2 6
#> 29 5 4 3 3 2 7
#> 30 6 4 4 3 2 7
#> 31 7 4 7 4 2 8
#> 32 8 4 8 4 2 8
# another blocking example
initialise_design_df(
items = paste0("T", 1:6),
nrows = 4,
ncols = 6,
block_nrows = 2,
block_ncols = 3
)
#> row col treatment row_block col_block block
#> 1 1 1 T1 1 1 1
#> 2 2 1 T2 1 1 1
#> 3 3 1 T1 2 1 2
#> 4 4 1 T2 2 1 2
#> 5 1 2 T3 1 1 1
#> 6 2 2 T4 1 1 1
#> 7 3 2 T3 2 1 2
#> 8 4 2 T4 2 1 2
#> 9 1 3 T5 1 1 1
#> 10 2 3 T6 1 1 1
#> 11 3 3 T5 2 1 2
#> 12 4 3 T6 2 1 2
#> 13 1 4 T1 1 2 3
#> 14 2 4 T2 1 2 3
#> 15 3 4 T1 2 2 4
#> 16 4 4 T2 2 2 4
#> 17 1 5 T3 1 2 3
#> 18 2 5 T4 1 2 3
#> 19 3 5 T3 2 2 4
#> 20 4 5 T4 2 2 4
#> 21 1 6 T5 1 2 3
#> 22 2 6 T6 1 2 3
#> 23 3 6 T5 2 2 4
#> 24 4 6 T6 2 2 4
# MET
initialise_design_df(
items = c(rep(1:10, 6), rep(11:20, 8)),
designs = list(
a = list(nrows = 10, ncols = 3),
b = list(nrows = 10, ncols = 5),
c = list(nrows = 10, ncols = 6)
)
)
#> row col treatment site
#> 1 1 1 1 a
#> 2 2 1 2 a
#> 3 3 1 3 a
#> 4 4 1 4 a
#> 5 5 1 5 a
#> 6 6 1 6 a
#> 7 7 1 7 a
#> 8 8 1 8 a
#> 9 9 1 9 a
#> 10 10 1 10 a
#> 11 1 2 1 a
#> 12 2 2 2 a
#> 13 3 2 3 a
#> 14 4 2 4 a
#> 15 5 2 5 a
#> 16 6 2 6 a
#> 17 7 2 7 a
#> 18 8 2 8 a
#> 19 9 2 9 a
#> 20 10 2 10 a
#> 21 1 3 1 a
#> 22 2 3 2 a
#> 23 3 3 3 a
#> 24 4 3 4 a
#> 25 5 3 5 a
#> 26 6 3 6 a
#> 27 7 3 7 a
#> 28 8 3 8 a
#> 29 9 3 9 a
#> 30 10 3 10 a
#> 31 1 1 1 b
#> 32 2 1 2 b
#> 33 3 1 3 b
#> 34 4 1 4 b
#> 35 5 1 5 b
#> 36 6 1 6 b
#> 37 7 1 7 b
#> 38 8 1 8 b
#> 39 9 1 9 b
#> 40 10 1 10 b
#> 41 1 2 1 b
#> 42 2 2 2 b
#> 43 3 2 3 b
#> 44 4 2 4 b
#> 45 5 2 5 b
#> 46 6 2 6 b
#> 47 7 2 7 b
#> 48 8 2 8 b
#> 49 9 2 9 b
#> 50 10 2 10 b
#> 51 1 3 1 b
#> 52 2 3 2 b
#> 53 3 3 3 b
#> 54 4 3 4 b
#> 55 5 3 5 b
#> 56 6 3 6 b
#> 57 7 3 7 b
#> 58 8 3 8 b
#> 59 9 3 9 b
#> 60 10 3 10 b
#> 61 1 4 11 b
#> 62 2 4 12 b
#> 63 3 4 13 b
#> 64 4 4 14 b
#> 65 5 4 15 b
#> 66 6 4 16 b
#> 67 7 4 17 b
#> 68 8 4 18 b
#> 69 9 4 19 b
#> 70 10 4 20 b
#> 71 1 5 11 b
#> 72 2 5 12 b
#> 73 3 5 13 b
#> 74 4 5 14 b
#> 75 5 5 15 b
#> 76 6 5 16 b
#> 77 7 5 17 b
#> 78 8 5 18 b
#> 79 9 5 19 b
#> 80 10 5 20 b
#> 81 1 1 11 c
#> 82 2 1 12 c
#> 83 3 1 13 c
#> 84 4 1 14 c
#> 85 5 1 15 c
#> 86 6 1 16 c
#> 87 7 1 17 c
#> 88 8 1 18 c
#> 89 9 1 19 c
#> 90 10 1 20 c
#> 91 1 2 11 c
#> 92 2 2 12 c
#> 93 3 2 13 c
#> 94 4 2 14 c
#> 95 5 2 15 c
#> 96 6 2 16 c
#> 97 7 2 17 c
#> 98 8 2 18 c
#> 99 9 2 19 c
#> 100 10 2 20 c
#> 101 1 3 11 c
#> 102 2 3 12 c
#> 103 3 3 13 c
#> 104 4 3 14 c
#> 105 5 3 15 c
#> 106 6 3 16 c
#> 107 7 3 17 c
#> 108 8 3 18 c
#> 109 9 3 19 c
#> 110 10 3 20 c
#> 111 1 4 11 c
#> 112 2 4 12 c
#> 113 3 4 13 c
#> 114 4 4 14 c
#> 115 5 4 15 c
#> 116 6 4 16 c
#> 117 7 4 17 c
#> 118 8 4 18 c
#> 119 9 4 19 c
#> 120 10 4 20 c
#> 121 1 5 11 c
#> 122 2 5 12 c
#> 123 3 5 13 c
#> 124 4 5 14 c
#> 125 5 5 15 c
#> 126 6 5 16 c
#> 127 7 5 17 c
#> 128 8 5 18 c
#> 129 9 5 19 c
#> 130 10 5 20 c
#> 131 1 6 11 c
#> 132 2 6 12 c
#> 133 3 6 13 c
#> 134 4 6 14 c
#> 135 5 6 15 c
#> 136 6 6 16 c
#> 137 7 6 17 c
#> 138 8 6 18 c
#> 139 9 6 19 c
#> 140 10 6 20 c
# MET with different items for each site
initialise_design_df(
designs = list(
a = list(items = 1:30, nrows = 10, ncols = 6),
b = list(items = 1:25, nrows = 10, ncols = 5),
c = list(items = 16:30, nrows = 10, ncols = 3)
)
)
#> row col treatment site
#> 1 1 1 1 a
#> 2 2 1 2 a
#> 3 3 1 3 a
#> 4 4 1 4 a
#> 5 5 1 5 a
#> 6 6 1 6 a
#> 7 7 1 7 a
#> 8 8 1 8 a
#> 9 9 1 9 a
#> 10 10 1 10 a
#> 11 1 2 11 a
#> 12 2 2 12 a
#> 13 3 2 13 a
#> 14 4 2 14 a
#> 15 5 2 15 a
#> 16 6 2 16 a
#> 17 7 2 17 a
#> 18 8 2 18 a
#> 19 9 2 19 a
#> 20 10 2 20 a
#> 21 1 3 21 a
#> 22 2 3 22 a
#> 23 3 3 23 a
#> 24 4 3 24 a
#> 25 5 3 25 a
#> 26 6 3 26 a
#> 27 7 3 27 a
#> 28 8 3 28 a
#> 29 9 3 29 a
#> 30 10 3 30 a
#> 31 1 4 1 a
#> 32 2 4 2 a
#> 33 3 4 3 a
#> 34 4 4 4 a
#> 35 5 4 5 a
#> 36 6 4 6 a
#> 37 7 4 7 a
#> 38 8 4 8 a
#> 39 9 4 9 a
#> 40 10 4 10 a
#> 41 1 5 11 a
#> 42 2 5 12 a
#> 43 3 5 13 a
#> 44 4 5 14 a
#> 45 5 5 15 a
#> 46 6 5 16 a
#> 47 7 5 17 a
#> 48 8 5 18 a
#> 49 9 5 19 a
#> 50 10 5 20 a
#> 51 1 6 21 a
#> 52 2 6 22 a
#> 53 3 6 23 a
#> 54 4 6 24 a
#> 55 5 6 25 a
#> 56 6 6 26 a
#> 57 7 6 27 a
#> 58 8 6 28 a
#> 59 9 6 29 a
#> 60 10 6 30 a
#> 61 1 1 1 b
#> 62 2 1 2 b
#> 63 3 1 3 b
#> 64 4 1 4 b
#> 65 5 1 5 b
#> 66 6 1 6 b
#> 67 7 1 7 b
#> 68 8 1 8 b
#> 69 9 1 9 b
#> 70 10 1 10 b
#> 71 1 2 11 b
#> 72 2 2 12 b
#> 73 3 2 13 b
#> 74 4 2 14 b
#> 75 5 2 15 b
#> 76 6 2 16 b
#> 77 7 2 17 b
#> 78 8 2 18 b
#> 79 9 2 19 b
#> 80 10 2 20 b
#> 81 1 3 21 b
#> 82 2 3 22 b
#> 83 3 3 23 b
#> 84 4 3 24 b
#> 85 5 3 25 b
#> 86 6 3 1 b
#> 87 7 3 2 b
#> 88 8 3 3 b
#> 89 9 3 4 b
#> 90 10 3 5 b
#> 91 1 4 6 b
#> 92 2 4 7 b
#> 93 3 4 8 b
#> 94 4 4 9 b
#> 95 5 4 10 b
#> 96 6 4 11 b
#> 97 7 4 12 b
#> 98 8 4 13 b
#> 99 9 4 14 b
#> 100 10 4 15 b
#> 101 1 5 16 b
#> 102 2 5 17 b
#> 103 3 5 18 b
#> 104 4 5 19 b
#> 105 5 5 20 b
#> 106 6 5 21 b
#> 107 7 5 22 b
#> 108 8 5 23 b
#> 109 9 5 24 b
#> 110 10 5 25 b
#> 111 1 1 16 c
#> 112 2 1 17 c
#> 113 3 1 18 c
#> 114 4 1 19 c
#> 115 5 1 20 c
#> 116 6 1 21 c
#> 117 7 1 22 c
#> 118 8 1 23 c
#> 119 9 1 24 c
#> 120 10 1 25 c
#> 121 1 2 26 c
#> 122 2 2 27 c
#> 123 3 2 28 c
#> 124 4 2 29 c
#> 125 5 2 30 c
#> 126 6 2 16 c
#> 127 7 2 17 c
#> 128 8 2 18 c
#> 129 9 2 19 c
#> 130 10 2 20 c
#> 131 1 3 21 c
#> 132 2 3 22 c
#> 133 3 3 23 c
#> 134 4 3 24 c
#> 135 5 3 25 c
#> 136 6 3 26 c
#> 137 7 3 27 c
#> 138 8 3 28 c
#> 139 9 3 29 c
#> 140 10 3 30 c