Zgrupowany test A/B z randomizacją na poziomie klastrów
Zgrupowany test A/B z randomizacją na poziomie klastrów to projekt eksperymentalny, w którym całe grupy (klastry) – takie jak miasta, szkoły, społeczności sieci społecznościowych lub segmenty użytkowników aplikacji – są losowo przydzielane jako jednostki do warunku interwencji (A) lub kontroli (B), zamiast randomizować poszczególnych użytkowników lub badanych. Podejście to stosuje się, gdy efekty interwencji przenikałyby między jednostkami, gdyby zastosowano randomizację na poziomie indywidualnym, lub gdy interwencja musi być realizowana na poziomie grupy.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Ugander, J., Karrer, B., Backstrom, L., & Kleinberg, J. (2013). Graph cluster randomization: Network exposure to multiple universes. Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 329–337. DOI: 10.1145/2487575.2487695 ↗
- Hayes, R. J., & Moulton, L. H. (2017). Cluster Randomised Trials (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 9781498728874
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Cluster Randomized A/B Test. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/experimental-design/cluster-randomized-ab-test
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Test A/B adaptacyjnyPlanowanie eksperymentów↔ compare
- Zablokowany test A/BPlanowanie eksperymentów↔ compare
- Randomizowane badanie kontrolowane z grupowym doborem próbyPlanowanie eksperymentów↔ compare
- Faktorialny test A/BPlanowanie eksperymentów↔ compare
- Eksperyment terenowyPlanowanie eksperymentów↔ compare
- Eksperyment wieloramiowyPlanowanie eksperymentów↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →