Koje su metode klasterizacije eksperimenta (nasumično raspoređivanje u grupe)?

Клaстеризација експеримента (кластерска рандомизација) је метода у којој се рандомизација не врши на нивоу појединачних корисника, већ на нивоу група (кластерa), на пример, целих одељења, региона или сервера. Ово се користи када је немогуће или непожељно делити кориснике унутар кластерa.

Главне методе кластеризације:

• Једноставна кластерска рандомизација: кластерi се насумично распоређују у експерименталне и контролне групе.

• Стратификована кластерска рандомизација: кластерi се претходно деле у слојеве по важним карактеристикама (нпр. величина, регион), а затим унутар сваког слоја врши се рандомизација.

• Парна кластерска рандомизација: кластерi се групишу у парове по сличним карактеристикама, а у сваком пару један кластер иде у експеримент, а други у контролу.

• Мултинивоуна рандомизација: користи се ако постоји хијерархија кластерa (нпр. школе и разреди), а рандомизација може бити на различитим нивоима.

При анализи резултата важно је узети у обзир интер-кластер корелацију (интра-кластерна корелација), јер подаци унутар кластерa могу бити зависни, што утиче на статистичку моћ и захтева посебне методе анализе (нпр. мешовити модели).

Пример: ако се експеримент спроводи на нивоу продавница, све клијенте једне продавнице ставља се у исту групу како би се избегло мешање ефеката унутар продавнице.