Təcrübənin klasterləşdirilməsi metodları hansılardır (klaster təsadüfi seçimi)?

Eksperimentin klasterləşdirilməsi (klaster təsadüfi seçimi) — bu, təsadüfi seçimin fərdi istifadəçilər səviyyəsində deyil, qruplar (klasterlər), məsələn, bütün şöbələr, regionlar və ya serverlər səviyyəsində həyata keçirildiyi bir üsuldur. Bu, klaster daxilində istifadəçiləri bölmək mümkün olmadıqda və ya istənmədikdə istifadə olunur.

Əsas klasterləşdirmə metodları:

• Sadə klaster təsadüfi seçimi: klasterlər təsadüfi olaraq təcrübə və nəzarət qruplarına bölünür.

• Stratifikasiya olunmuş klaster təsadüfi seçimi: klasterlər əvvəlcədən vacib xüsusiyyətlərə (məsələn, ölçü, region) görə qatlara bölünür və sonra hər qat daxilində təsadüfi seçmə həyata keçirilir.

• Cüt klaster təsadüfi seçimi: klasterlər oxşar xüsusiyyətlərə görə cütlərə qruplaşdırılır və hər cüt daxilində bir klaster təcrübəyə, digəri nəzarətə keçir.

• Çox səviyyəli təsadüfi seçimi: klasterlərin hierarxiyası (məsələn, məktəblər və siniflər) mövcuddursa, təsadüfi seçmə müxtəlif səviyyələrdə həyata keçirilə bilər.

Nəticələrin təhlilində, klaster daxilindəki korrelyasiyanı (intra-klaster korrelyasiya) nəzərə almaq vacibdir; çünki klaster daxilindəki məlumatlar asılı ola bilər, bu da statistik gücü təsir edir və xüsusi analiz metodları (məsələn, qarışıq modellər) tələb edir.

Nümunə: əgər eksperiment mağazalar səviyyəsində keçirilirsə, hər mağazanın bütün müştəriləri eyni qrupa daxil olur ki, mağaza daxilində effektlərin qarışması qarşısı alınsın.