Millised on eksperimendi klasteriseerimise meetodid (klasterite juhuslik jaotamine)?

Eksperimenti klasteriseerimine (klasteri juhuslik jaotamine) on meetod, mille puhul juhuslik jaotamine toimub mitte üksikute kasutajate tasandil, vaid gruppide (klasterite), näiteks kogu osakondade, piirkondade või serverite tasandil. Seda kasutatakse siis, kui kasutajate jagamine klasteri sees on võimatu või soovimatu.

Peamised klasteriseerimise meetodid:

• Lihtne klasteri juhuslik jaotamine: klasterid jagatakse juhuslikult eksperimenti- ja kontrollrühmadesse.

• Stratifitseeritud klasteri juhuslik jaotamine: klasterid jagatakse eelnevalt oluliste tunnuste (näiteks suurus, piirkond) alusel kihtidesse ning iga kihi sees tehakse juhuslik jaotus.

• Paari klasteri juhuslik jaotamine: klasterid grupeeritakse sarnaste omaduste alusel paaridesse ning igas paaris üks klaster läheb eksperimenti, teine kontrolli.

• Mitmetasandiline juhuslik jaotamine: kasutatakse, kui klasteridel on hierarhia (näiteks koolid ja klassid), ning jaotus võib toimuda erinevatel tasanditel.

Tulemuste analüüsil on oluline arvestada klasteri sisese korrelatsiooniga (intra-klaster korrelatsioon), kuna andmed klasteri sees võivad olla sõltuvad, mis mõjutab statistilist jõudu ning nõuab spetsiaalseid analüüsimeetodeid (näiteks segamudelid).

Näide: kui eksperiment viiakse läbi kaupluste tasandil, kuuluvad kõik ühe poe kliendid samasse rühma, et vältida efektide segamist poe sees.