실험적인 설계 및 통계 분석의보다 까다로운 사례를 다루는 리소스 (단일 책일 필요는 없음)를 찾고 있습니다. 내가 다루고 싶은 몇 가지 경우 :
1. 무작위 화 단위가 분석 단위와 다른 경우
예 : M 개 판매자와 N 개 구매자와 함께 전자 상거래 플랫폼을 운영하고 있는데 판매자 수준에서 치료를 소개하고 싶지만 구매자가 구매할 확률에 관심이 있습니다. 일반적인 구매자는 한 세션에서 여러 상점을 방문합니다.
2. 결과 변수가 치우칩니다
예 : 콜센터를 운영하고 상담원에게 연락하기 전에 고객에게 고객 ID를 입력하라는 메시지를 표시하려고합니다. 전화 통화의 평균 지속 시간을 줄이고 싶습니다. 전화 분배가 매우 왜곡되어 있습니다.
3. 처리 그룹의 분포가 다릅니다
예 : 동일한 콜센터이지만 이제는 내 전화가 짧은 통화 일 경우 훨씬 더 잘 작동하고 긴 통화 일 경우 약간 더 나빠집니다. 이것을 분석하는 올바른 방법은 무엇입니까?
4. 치료 자체는 나의 그룹을 불균형하게 만듭니다
예 :과 동일한 전자 상거래 플랫폼 1. 하지만 지금은 다른 순위 메커니즘을 실험하고 싶다. 판매자는보다 유리한 순위에 배정되어 가격을 높이고 재고를 늘리며 마케팅 전략을 변경하는 등 여러 가지 변수에 따라 일부 변수를 체계적으로 다르게 만들 수 있습니다.