რა მეთოდები არსებობს ექსპერიმენტის კლასტერიზაციისთვის (კლასტერული შემთხვევითი განაწილება)?

პროექტის კლასტერიზაცია (კლასტერული შემთხვევითი განაწილება) — ეს მეთოდია, სადაც შემთხვევითი განაწილება არ ხდება ინდივიდუალური მომხმარებლების დონეზე, არამედ ჯგუფების (კლასტერების), მაგალითად, მთლიანი განყოფილებების, რეგიონების ან სერვერების დონეზე. ეს გამოიყენება, როდესაც შეუძლებელია ან არ არის სასურველი მომხმარებლების დაყოფა კლასტერის შიგნით.

ძირითადი კლასტერიზაციის მეთოდები:

• სადაპლეტო კლასტერული შემთხვევითი განაწილება: კლასტერები შემთხვევით ნაწილდება ექსპერიმენტულ და კონტროლ ჯგუფებში.

• სტრატიფიცირებული კლასტერული შემთხვევითი განაწილება: კლასტერები წინასწარ ნაწილდება მნიშვნელოვან ნიშნებზე (მაგ., ზომა, რეგიონი), შემდეგ კი თითოეულ სტრატში ხდება შემთხვევითი განაწილება.

• პარების კლასტერული განაწილება: კლასტერები ჯგუფებად იკრიბებიან მსგავს მახასიათებლებზე, და თითოეულ პარაში ერთი კლასტერი მიდის ექსპერიმენტში, მეორე — კონტროლში.

• მრავალსაფეხურიანი შემთხვევითი განაწილება: გამოიყენება, თუ არსებობს კლასტერების ჰიერარქია (მაგ., სკოლები და კლასები), და განაწილება შეიძლება მოხდეს სხვადასხვა დონეზე.

შედეგების ანალიზისას მნიშვნელოვანია განიხილოს კლასტერების შიგნით კოორდინაცია (ინტრაკლასტერული კოორდინაცია), რადგან მონაცემები კლასტერში შეიძლება იყოს დამოკიდებული, რაც გავლენას ახდენს სტატისტიკურ ძალაზე და საჭიროებს სპეციალურ ანალიზის მეთოდებს (მაგ., შერეული მოდელები).

მაგალითი: თუ ექსპერიმენტი ხორციელდება მაღაზიის დონეზე, ყველა მომხმარებელი ერთ მაღაზიაში ერთ ჯგუფში შედის, რათა თავიდან აიცილოს ეფექტების შერევა მაღაზიის შიგნით.