Ich suche nach Ressourcen (muss kein einziges Buch sein), die einige der schwierigeren Fälle von experimentellem Design und statistischer Analyse abdecken. Einige der Fälle, die ich behandeln möchte:
1. Fälle, in denen sich Randomisierungseinheiten von Analyseeinheiten unterscheiden
Beispiel: Ich betreibe eine E-Commerce-Plattform mit M Verkäufern und N Käufern. Ich möchte eine Behandlung auf Verkäuferebene einführen, bin jedoch an der Wahrscheinlichkeit interessiert, dass ein Käufer einen Kauf tätigt. Ein typischer Käufer besucht in einer Sitzung mehrere Geschäfte.
2. Die Ergebnisvariable ist stark verzerrt
Beispiel: Ich betreibe ein Callcenter und möchte den Kunden auffordern, seine Kunden-ID einzugeben, bevor er den Agenten erreicht. Ich hoffe, die durchschnittliche Dauer eines Telefonats zu reduzieren. Die Verteilung der Telefonanrufe ist extrem verzerrt.
3. Eine Behandlungsgruppe hat eine unterschiedlich geformte Verteilung
Beispiel: Gleiches Callcenter, aber jetzt funktioniert meine Behandlung bei kürzeren Anrufen viel besser und bei längeren Anrufen etwas schlechter. Wie kann man das richtig analysieren?
4. Die Behandlung selbst macht meine Gruppen aus dem Gleichgewicht
Beispiel: Dieselbe E-Commerce-Plattform wie in 1. Jetzt möchte ich jedoch mit verschiedenen Ranking-Mechanismen experimentieren. Durch die Zuordnung zu einer günstigeren Ranking-Position möchte ein Verkäufer möglicherweise die Preise erhöhen, seinen Lagerbestand erhöhen, Marketingstrategien ändern usw., sodass einige dieser Variablen für verschiedene Behandlungen systematisch unterschiedlich sind.