Quais são os métodos de agrupamento do experimento (aleatorização por cluster)?

A clusterização do experimento (aleatorização por cluster) é um método em que a randomização não ocorre ao nível de utilizadores individuais, mas ao nível de grupos (clusters), por exemplo, departamentos inteiros, regiões ou servidores. Isto é utilizado quando não é possível ou não é desejável dividir os utilizadores dentro do cluster.

Principais métodos de clusterização:

• Randomização por cluster simples: os clusters são distribuídos aleatoriamente em grupos experimentais e de controlo.

• Randomização por cluster estratificada: os clusters são previamente divididos em estratos com base em características importantes (por exemplo, tamanho, região), e depois a randomização ocorre dentro de cada estrato.

• Randomização por pares de clusters: os clusters são agrupados em pares com características semelhantes, e depois, em cada par, um cluster vai para o experimento e o outro para o controlo.

• Randomização multinível: utilizada quando há uma hierarquia de clusters (por exemplo, escolas e turmas), e a randomização pode ocorrer em diferentes níveis.

Ao analisar os resultados, é importante considerar a correlação intra-cluster, pois os dados dentro de um cluster podem ser dependentes, o que afeta a potência estatística e requer métodos de análise especiais (por exemplo, modelos mistos).

Exemplo: se o experimento for realizado ao nível de lojas, todos os clientes de uma loja entram no mesmo grupo para evitar misturar efeitos dentro da loja.