如何在R中实现测试与层级双随机化并重复生成序列？

针对你的需求，需要同时实现测试序列的随机全排列（每组9个测试无重复）和层级的随机打乱，以下分两种常见的数据结构给出修改后的R代码：

情况1：原始数据为宽格式（4列对应4个层级，每列是9个测试） #

如果你的原始DataFrame是4列（每个层级一列），每列包含完整的9个测试，当前代码仅打乱了列的顺序（层级）但未打乱每列内的测试顺序，修改方式如下：

# 示例原始数据
original_df <- data.frame(
  Level1 = paste0("Test_", 1:9),
  Level2 = paste0("Test_", 1:9),
  Level3 = paste0("Test_", 1:9),
  Level4 = paste0("Test_", 1:9)
)

set.seed(123) # 可选，设置种子保证结果可复现
n_repeats <- 14

# 生成14组随机序列
result_list <- lapply(1:n_repeats, function(x) {
  # 第一步：随机打乱层级（列）的顺序
  shuffled_level_cols <- sample(ncol(original_df))
  temp_df <- original_df[, shuffled_level_cols]
  
  # 第二步：对每个层级列单独随机打乱测试顺序（全排列，保证无重复）
  temp_df[] <- lapply(temp_df, sample)
  
  temp_df
})

# 可选：将14组合并为带组标识的DataFrame
library(dplyr)
final_df <- bind_rows(result_list, .id = "Repeat_Group")

这段代码会让每组的层级顺序随机，且每个层级列内的测试都是9个不重复的随机排列，每组的测试序列相互独立。

情况2：原始数据为长格式（每行是一个测试+对应层级） #

如果你的原始DataFrame是长格式（比如共36行：9个测试×4个层级），需要生成14组，每组包含9个不重复的测试，同时层级也随机分配，修改方式如下：

# 示例原始数据
original_long_df <- data.frame(
  test = rep(paste0("Test_", 1:9), 4),
  level = rep(c("Level1", "Level2", "Level3", "Level4"), each = 9)
)

set.seed(123)
n_repeats <- 14

result_list <- lapply(1:n_repeats, function(x) {
  # 随机生成9个测试的全排列（无重复）
  shuffled_tests <- sample(unique(original_long_df$test))
  
  # 随机分配层级（若需保持原始层级出现次数，可替换为sample(original_long_df$level, 9)）
  shuffled_levels <- sample(c("Level1", "Level2", "Level3", "Level4"), 9, replace = TRUE)
  
  data.frame(Repeat_Group = x, Test = shuffled_tests, Level = shuffled_levels)
})

final_df <- bind_rows(result_list)

如果需要严格保持每个层级在每组中的出现次数与原始数据一致，只需将shuffled_levels的生成代码替换为：

shuffled_levels <- sample(original_long_df$level, 9)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Melissa Peignier