R '；随机'；心理学研究中的条件排序

在我的心理学实验中，我有词刺激的配价类别

1=负，2=中性，3=正

我需要用伪随机条件对成千上万的刺激进行排序

Val_类别一行中不能有超过2个相同价刺激，即一行中不超过2个负刺激

例如-2，2，2=不可接受

2,2,1=正常

我无法对数据进行排序，即决定整个实验将是1,3,2,3,1,3,2,3,2,1，因为我不允许有模式

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我尝试了各种软件包，如dylpr、sample、order、sort，但到目前为止，没有任何软件包能解决这个问题。

我认为有一千种方法可以解决这个问题，其中没有一种可能非常漂亮。我写了一个小函数，负责排序。这有点粗糙，但它似乎对我尝试的东西有效

为了解释我所做的工作，函数的工作原理如下：

取价向量并从中取样

如果发现序列大于所需长度，则（对于每个这样的序列），在“其他地方”取该序列的最后一个值

检查问题是否已解决。如果是，则返回重新排序的向量。如果没有，则返回到2

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我认为有一千种方法可以做到这一点，其中没有一种可能非常漂亮。我写了一个小函数，负责排序。这有点粗糙，但它似乎对我尝试的东西有效

为了解释我所做的工作，函数的工作原理如下：

取价向量并从中取样

如果发现序列大于所需长度，则（对于每个这样的序列），在“其他地方”取该序列的最后一个值

检查问题是否已解决。如果是，则返回重新排序的向量。如果没有，则返回到2

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我相信这个循环将适当地设置配价类别。我称之为配价类别

#Generate example data
s1 = data.frame(id=c(1:10),treat=NA)

#Setting the first two rows
s1[1,"treat"] <- sample(1:3,1)
s1[2,"treat"] <- sample(1:3,1)

#Looping through the remainder of the rows
for (i in 3:length(s1$id))
{
   s1[i,"treat"] <- sample(1:3,1)

   #Check if the treat value is equal to the previous two values.
   if (s1[i,"treat"]==s1[i-1,"treat"] & s1[i-1,"treat"]==s1[i-2,"treat"])

   #If so draw one of the values not equal to that value
   {
      a = 1:3
      remove <- s1[i,"treat"]
      a=a[!a==remove]
      s1[i,"treat"]  <- sample(a,1)
   }
}

#生成示例数据
s1=数据帧（id=c（1:10），treat=NA）
#设置前两行
s1[1，“treat”]我相信这个循环将适当地设置价类别。我称之为配价类别

#Generate example data
s1 = data.frame(id=c(1:10),treat=NA)

#Setting the first two rows
s1[1,"treat"] <- sample(1:3,1)
s1[2,"treat"] <- sample(1:3,1)

#Looping through the remainder of the rows
for (i in 3:length(s1$id))
{
   s1[i,"treat"] <- sample(1:3,1)

   #Check if the treat value is equal to the previous two values.
   if (s1[i,"treat"]==s1[i-1,"treat"] & s1[i-1,"treat"]==s1[i-2,"treat"])

   #If so draw one of the values not equal to that value
   {
      a = 1:3
      remove <- s1[i,"treat"]
      a=a[!a==remove]
      s1[i,"treat"]  <- sample(a,1)
   }
}

#生成示例数据
s1=数据帧（id=c（1:10），treat=NA）
#设置前两行
s1[1，“处理”]这里的一个问题可能是用户无法控制结果价向量的合成。碰巧，某个价态条件可能会从实验中消失。@SimonG同意，但这只会是一个非常小的样本的问题（因为我提供了一个N=10的例子，这一点很好）。这里的问题可能是用户无法控制结果价态向量的比较。碰巧，某个价态条件可能会从实验中消失。@SimonG同意，尽管这只会是一个非常小的样本的问题（因为我提供了一个N=10的例子，这一点很好）。哇，谢谢！那代码有点超出我的理解力。您是否可以对每一行进行注释，解释它的作用，以便我可以向主管解释？我在相关代码行中添加了进一步的注释。这有用吗？是的，帮了大忙！我正在尝试解决如何输出一个完整的数据帧，并按顺序输出其他列“Word、Wd_ID、Test、Set”？我该怎么做？你可以通过给向量赋值来实现。我更新了我的答案，展示了命名向量会发生什么，以及如何使用它对数据帧中的行进行伪随机。如果这解决了你的问题，别忘了投票/接受：）哇，谢谢！那代码有点超出我的理解力。您是否可以对每一行进行注释，解释它的作用，以便我可以向主管解释？我在相关代码行中添加了进一步的注释。这有用吗？是的，帮了大忙！我正在尝试解决如何输出一个完整的数据帧，并按顺序输出其他列“Word、Wd_ID、Test、Set”？我该怎么做？你可以通过给向量赋值来实现。我更新了我的答案，展示了命名向量会发生什么，以及如何使用它对数据帧中的行进行伪随机。如果这解决了您的问题，请不要忘记投票/接受：）
# reorder a data.frame using a named vector
dat <- data.frame(val=rep(1:3,each=5), stim=rep(letters[1:5],3))
val <- dat$val
names(val) <- 1:nrow(dat)

new.val <- pseudoRandomize(val, 2)
new.dat <- dat[as.integer(names(new.val)),]

# gives:
#    val stim
# 5    1    e
# 2    1    b
# 9    2    d
# 6    2    a
# 3    1    c
# 15   3    e
# ...

#Generate example data
s1 = data.frame(id=c(1:10),treat=NA)

#Setting the first two rows
s1[1,"treat"] <- sample(1:3,1)
s1[2,"treat"] <- sample(1:3,1)

#Looping through the remainder of the rows
for (i in 3:length(s1$id))
{
   s1[i,"treat"] <- sample(1:3,1)

   #Check if the treat value is equal to the previous two values.
   if (s1[i,"treat"]==s1[i-1,"treat"] & s1[i-1,"treat"]==s1[i-2,"treat"])

   #If so draw one of the values not equal to that value
   {
      a = 1:3
      remove <- s1[i,"treat"]
      a=a[!a==remove]
      s1[i,"treat"]  <- sample(a,1)
   }
}