Kokie yra eksperimento klasterizacijos metodai (klasterizacijos atsitiktinė paskirstymas)?

Eksperimentų klasterizacija (klasterinė atsitiktinė paskirstymas) yra metodas, kai atsitiktinis paskirstymas nevyksta atskirų naudotojų lygyje, o grupių (klasterių), pavyzdžiui, visų skyrių, regionų ar serverių lygyje. Tai naudojama, kai neįmanoma arba nenorima skirstyti naudotojų klasteryje.

Pagrindiniai klasterizacijos metodai:

• Paprastas klasterinis atsitiktinis paskirstymas: klasteriai atsitiktinai paskirstomi į eksperimentines ir kontrolines grupes.

• Stratifikacija pagrįstas klasterinis atsitiktinis paskirstymas: klasteriai iš anksto skirstomi į sluoksnius pagal svarbius požymius (pvz., dydį, regioną), ir kiekvieno sluoksnio viduje atliekamas atsitiktinis paskirstymas.

• Poriniai klasteriai: klasteriai grupuojami į poras su panašiais bruožais, ir kiekvienoje poroje vienas klasteris eina į eksperimentą, kitas — į kontrolę.

• Daugiasluoksnis atsitiktinis paskirstymas: naudojamas, kai yra hierarchija klasterių (pvz., mokyklos ir klasės), ir paskirstymas gali būti atliekamas skirtinguose lygiuose.

Rezultatų analizėje svarbu atsižvelgti į vidinio klasterio koreliaciją (intra-klasterinė koreliacija), nes duomenys viduje gali būti priklausomi, kas veikia statistinį galią ir reikalauja specialių analizės metodų (pvz., mišrių modelių).

Pavyzdys: jei eksperimentas vykdomas parduotuvių lygyje, visų parduotuvės klientų duomenys patenka į tą pačią grupę, siekiant išvengti efektų maišymo viduje.