Milyen módszerek léteznek a kísérlet klaszterezésére (csoportos véletlen kiválasztás)?

A kísérlet klaszterezése (klaszter véletlenszerű kiválasztás) olyan módszer, amelynél a véletlenszerűsítés nem az egyéni felhasználók szintjén történik, hanem csoportok (klaszterek), például egész osztályok, régiók vagy szerverek szintjén. Ez akkor hasznos, ha nem lehet vagy nem kívánatos a felhasználók klaszteren belüli felosztása.

A fő klaszterezési módszerek:

• Egyszerű klaszter véletlenszerű kiválasztás: a klasztereket véletlenszerűen osztják szét kísérleti és kontrollcsoportokra.

• Rétegzett klaszter véletlenszerű kiválasztás: a klasztereket előre rétegekre osztják fontos jellemzők szerint (pl. méret, régió), majd minden rétegen belül véletlenszerűen osztják szét a klasztereket.

• Páros klaszter véletlenszerű kiválasztás: a klasztereket hasonló jellemzőkkel rendelkező párokba csoportosítják, és minden párban az egyik klaszter a kísérletbe, a másik a kontrollba kerül.

• Többszintű véletlenszerű kiválasztás: akkor alkalmazható, ha hierarchikus klaszterek (pl. iskolák és osztályok) vannak, és a véletlenszerű kiválasztás különböző szinteken történhet.

Az eredmények elemzésekor fontos figyelembe venni a klaszteren belüli korrelációt (intra-klaszter korreláció), mivel a klaszteren belüli adatok függőek lehetnek, ami befolyásolja a statisztikai erőt, és speciális elemzési módszereket (pl. vegyes modellek) igényel.

Példa: ha a kísérlet a boltok szintjén zajlik, akkor minden bolt összes ügyfele ugyanabba a csoportba kerül, hogy elkerüljék az effektusok keveredését a bolt belsejében.