¿Cuáles son los métodos de agrupamiento del experimento (aleatorización por grupos)?

La clusterización del experimento (aleatorización por clúster) es un método en el que la aleatorización no se realiza a nivel de usuarios individuales, sino a nivel de grupos (clústeres), por ejemplo, departamentos enteros, regiones o servidores. Esto se utiliza cuando no es posible o no es deseable dividir a los usuarios dentro del clúster.

Métodos principales de clusterización:

• Aleatorización por clúster simple: los clústeres se distribuyen aleatoriamente en grupos experimentales y de control.

• Aleatorización por clúster estratificada: los clústeres se dividen previamente en estratos según características importantes (por ejemplo, tamaño, región), y luego se realiza la aleatorización dentro de cada estrato.

• Aleatorización por pares de clústeres: los clústeres se agrupan en pares con características similares, y luego en cada par un clúster va al experimento y el otro al control.

• Aleatorización multinivel: se utiliza cuando hay una jerarquía de clústeres (por ejemplo, escuelas y clases), y la aleatorización puede ocurrir en diferentes niveles.

Al analizar los resultados, es importante tener en cuenta la correlación intra-clúster, ya que los datos dentro del clúster pueden ser dependientes, lo que afecta la potencia estadística y requiere métodos de análisis especiales (por ejemplo, modelos mixtos).

Ejemplo: si el experimento se realiza a nivel de tiendas, todos los clientes de una tienda caen en un mismo grupo para evitar mezclar efectos dentro de la tienda.