Process / pipelineDeneysel desen

การออกแบบการสุ่มกลุ่มแบบหลายฐานข้อมูล

การออกแบบการสุ่มกลุ่มแบบหลายฐานข้อมูล (Cluster Randomized Multiple Baseline Design) เป็นการผสมผสานการสุ่มจัดสรรหน่วยกลุ่ม (cluster-level random assignment) เข้ากับหลักการของการออกแบบหลายฐานข้อมูล (multiple baseline design) โดยหน่วยกลุ่มที่สมบูรณ์ เช่น ห้องเรียน โรงเรียน หรือคลินิก จะถูกสุ่มจัดสรรให้ได้รับการบำบัด ณ จุดเวลาที่แตกต่างกัน ซึ่งยังคงหลักการวัดซ้ำภายในหน่วย (within-unit repeated-measure logic) ของการออกแบบหลายฐานข้อมูล พร้อมทั้งเพิ่มความน่าเชื่อถือเชิงสาเหตุ (causal warrant) จากการสุ่มจัดสรรในระดับกลุ่ม

ค้นหาหัวข้อด้วย PaperMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. Murray, D. M. (1998). Design and Analysis of Group-Randomized Trials. Oxford University Press. ISBN: 978-0195120424
  2. Kowalski, J. T., & Shadish, W. R. (2015). Incorporating cluster randomization into multiple baseline designs. Journal of School Psychology, 53(6), 435-449. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Cluster Randomized Multiple Baseline Design. ScholarGate. https://scholargate.app/th/experimental-design/cluster-randomized-multiple-baseline-design

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.

Compare side by side
ScholarGateCluster Randomized Multiple Baseline Design (Cluster Randomized Multiple Baseline Design). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/experimental-design/cluster-randomized-multiple-baseline-design · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026