Какви методи за клъстеризация на експеримента съществуват (кластерна рандомизация)?

Кластеризацията на експеримента (кластерна случайна разпределение) е метод, при който случайното разпределение не се извършва на ниво отделни потребители, а на ниво групи (кластери), например цели отдели, региони или сървъри. Това се използва, когато е невъзможно или нежелателно да се разделят потребителите вътре в клъстера.

Основни методи за кластеризация:

• Проста кластерна случайна разпределение: клъстерите се разпределят случайно към експериментални и контролни групи.

• Стратифицирана кластерна случайна разпределение: клъстерите предварително се разделят на страти според важни характеристики (например размер, регион), след което вътре във всяка страта се извършва случайно разпределение.

• Парна кластерна случайна разпределение: клъстерите се групират в двойки с подобни характеристики, като в всяка двойка един клъстер отива към експеримента, а другият към контрола.

• Многоуровнева случайна разпределение: използва се, когато има йерархия на клъстерите (например училища и класове), и разпределението може да се извършва на различни нива.

При анализа на резултатите е важно да се вземе предвид вътрешната корелация между клъстерите (интра-клъстерна корелация), тъй като данните вътре в клъстера могат да бъдат зависими, което влияе върху статистическата мощност и изисква специални методи за анализ (например смесени модели).

Пример: ако експериментът се провежда на ниво магазини, всички клиенти на един магазин попадат в една група, за да се избегне смесването на ефектите вътре в магазина.