如何使用Rstudio在五个模块中随机进行治疗，而不重复治疗？

Question

在果园试验中，共设5个处理和5个小区。为了分析这些处理对树木和果实生长的影响，在中间树排的两边的处理都是相同的。我如何随机化R中的治疗，而不使一个块的最后一个处理与下一个块的开始处理相同。例如，我使用agricolae软件包对其区块内的治疗进行随机化，但我得到的随机化如下：

Block 1: 3 1 5 2 4 
Block 2: 2 3 4 5 1
Block 3: 2 5 1 4 3 
Block 4: 1 5 3 4 2
Block 5: 2 3 1 5 4

正如你所看到的，块4以处理2结束，然后块5以2开始。如果可能的话，我想避免这种情况，但我不确定如何在r中做到这一点。

实验的可视化表示，在他们的图中没有随机化的处理：

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运行下面的解决方案，我遇到了新表没有显示数字的问题。

Print screen of the command dput(head(data,20))

Answer 1

假设你有这样的数据：

head(data,10)
#     Block TreeMiddleRow
#1  Block 1   Treatment 1
#2  Block 1   Treatment 2
#3  Block 1   Treatment 3
#4  Block 1   Treatment 4
#5  Block 1   Treatment 5
#6  Block 2   Treatment 1
#7  Block 2   Treatment 2
#8  Block 2   Treatment 3
#9  Block 2   Treatment 4
#10 Block 2   Treatment 5

可以使用while循环继续按组重采样，直到所有块边界都不相等为止：

treatments <- rep("Tretment",nrow(data))
while(any(treatments[head(cumsum(rle(data$Block)$lengths),-1)] == treatments[head(cumsum(rle(data$Block)$lengths),-1)+1])){
  treatments <<- unname(unlist(tapply(data$TreeMiddleRow,
                                      data$Block,
                                      FUN = function(x) sample(x,size = 5, replace = FALSE))))
}
data$TreeMiddleRow <- treatments
head(data,10)
#     Block TreeMiddleRow
#1  Block 1   Treatment 2
#2  Block 1   Treatment 3
#3  Block 1   Treatment 4
#4  Block 1   Treatment 5
#5  Block 1   Treatment 1
#6  Block 2   Treatment 2
#7  Block 2   Treatment 5
#8  Block 2   Treatment 3
#9  Block 2   Treatment 4
#10 Block 2   Treatment 1

请注意，带有rle的cumsum允许我们返回块之间边界的索引。head(x,-1)删除了最后一个，因为我们并不关心它：

head(cumsum(rle(data$Block)$lengths),-1)
#[1]  5 10 15 20

示例数据：

data <- data.frame(Block = rep(paste("Block",1:5),each = 5),
                   TreeMiddleRow = rep(paste("Treatment",1:5),times = 5))