如何使用 R 在每个单元格中通过单个观察来评估 3 个因素之间的相互作用？

如何解决如何使用 R 在每个单元格中通过单个观察来评估 3 个因素之间的相互作用？

一些背景：进行了一项实验来评估从水中去除污染物的 3 个因素之间的相互作用。选择的因素是：

1. 混凝剂：一种提高去除率的化学物质
2. 速度：混凝剂和水的混合速度
3. 固体：水中固体的量

实验结果为（用R构建的数据框）：

Coagulant <- c(rep("Chem_1",times = 9),rep("Chem_2",times = 9))

VeLocity <- rep(c(rep("low",times = 3),rep("mid",rep("high",times = 3)),times = 2)

Solids <- rep(c(0,50,100),times = 6)

Removal <- c(90.60,77.35,55.72,91.96,63.99,33.86,90.03,51.42,21.52,85.28,80.86,2.83,85.73,64.33,10.31,85.05,46.32,15.63)


Ex.data.frame <- data.frame(Coagulant,VeLocity,Solids,Removal)

Ex.data.frame$Coagulant <- factor(Ex.data.frame$Coagulant,levels = c("Chem_1","Chem_2"),labels = c("Chem_1","Chem_2"))

Ex.data.frame$VeLocity <- factor(Ex.data.frame$VeLocity,levels = c("low","mid","high"),labels = c("low","high"))

Ex.data.frame$Solids <- factor(Ex.data.frame$Solids,levels = c(0,labels = c(0,100))

我考虑过进行三向方差分析，但我对每组只有一个度量。

有什么方法可以让我像方差分析一样分析这些数据？