Тәжірибенің кластеризациясынын әдістері қандай (кластерлік кездейсоқтандыру)?

Эксперименттин кластеризациясы (кластердик кездейсоқ тандоо) — бул ыкма, анда кездейсок тандоо жеке колдонуучулар деңгээлинде эмес, топтор (кластерлер), мисалы, бүт бөлүмдөр, райондор же серверлер деңгээлинде жүргүзүлөт. Бул кластер ичиндеги колдонуучуларды бөлүү мүмкүн эмес же каалабасак колдонулат.

Негизги кластеризация ыкмалары:

• Жөнөкөй кластердик кездейсок тандоо: кластерлер эксперименталдык жана көзөмөл топторуна кездейсок бөлүнөт.

• Стратификацияланган кластердик кездейсок тандоо: кластерлер алдын ала маанилүү белгилер боюнча (мисалы, көлөмү, району) катмарларга бөлүнөт, андан кийин ар бир катмарда кездейсок тандоо жүргүзүлөт.

• Жуп кластердик кездейсок тандоо: кластерлер окшош мүнөздөмөлөргө ээ жуптарга топтолуп, ар бир жупта бир кластер экспериментке, экинчиси көзөмөлгө өтөт.

• Көп деңгээлдүү кездейсок тандоо: кластерлердин хиерархиясы (мисалы, мектептер жана класстар) болсо, тандоо ар кандай деңгээлдерде жүргүзүлүшү мүмкүн.

Жыйынтыктарды анализдөөдө, кластер ичиндеги корреляцияны (интра-кластердик корреляцияны) эске алуу маанилүү, анткени кластер ичиндеги маалыматтар көз каранды болушу мүмкүн, бул статистикалык күчкө таасир этет жана атайын анализ ыкмаларын (мисалы, аралаш моделдер) талап кылат.

Мисал: эксперимент дүкөндөр деңгээлинде жүргүзүлсө, бир дүкөндүн бардык кардарлары бир топко кирет, бул дүкөн ичиндеги таасирлердин аралашуусун алдын алат.