Какие методы кластеризации эксперимента (cluster randomization)?

Кластеризация эксперимента (cluster randomization) — это метод, при котором рандомизация происходит не на уровне отдельных пользователей, а на уровне групп (кластеров), например, целых отделов, регионов или серверов. Это используется, когда невозможно или нежелательно разделять пользователей внутри кластера.

Основные методы кластеризации:

• Простая кластерная рандомизация: кластеры случайно распределяются на экспериментальные и контрольные группы.

• Стратифицированная кластерная рандомизация: кластеры предварительно разбиваются на страты по важным признакам (например, размер, регион), затем внутри каждой страты происходит рандомизация.

• Парная кластерная рандомизация: кластеры группируются в пары по схожим характеристикам, затем в каждой паре один кластер идет в эксперимент, другой — в контроль.

• Многоуровневая рандомизация: используется, если есть иерархия кластеров (например, школы и классы), рандомизация может происходить на разных уровнях.

При анализе результатов важно учитывать внутрикластерную корреляцию (интра-кластерную корреляцию), так как данные внутри кластера могут быть зависимы, что влияет на статистическую мощность и требует специальных методов анализа (например, смешанные модели).

Пример: если эксперимент проводится на уровне магазинов, то все клиенты одного магазина попадают в одну группу, чтобы избежать смешивания эффектов внутри магазина.