मैं संसाधनों की तलाश में हूं (एक भी किताब नहीं है) जो प्रयोगात्मक डिजाइन और सांख्यिकीय विश्लेषण के कुछ अधिक चुनौतीपूर्ण मामलों को कवर करेगा। कुछ मामलों को मैं कवर करना चाहूंगा:
1. ऐसे मामले जहाँ यादृच्छिककरण की इकाइयाँ विश्लेषण की इकाइयों से भिन्न होती हैं
उदाहरण: मैं एम विक्रेताओं और एन खरीदारों के साथ एक ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म चलाता हूं, जो मैं विक्रेता स्तर पर एक उपचार शुरू करना चाहता हूं, लेकिन खरीदार द्वारा खरीदारी करने की संभावना में दिलचस्पी है। एक विशिष्ट खरीदार एक सत्र में कई दुकानों का दौरा करेगा।
2. परिणाम चर अत्यधिक तिरछा है
उदाहरण: मैं एक कॉल सेंटर चलाता हूं और मैं एजेंट तक पहुंचने से पहले ग्राहक को अपनी ग्राहक आईडी दर्ज करने के लिए संकेत देना चाहता हूं। मुझे फोन कॉल की औसत अवधि कम होने की उम्मीद है। फोन कॉल वितरण बेहद तिरछा है।
3. एक उपचार समूह में अलग-अलग आकार का वितरण होता है
उदाहरण: एक ही कॉल सेंटर, लेकिन अब मेरा इलाज छोटी कॉल के लिए बेहतर काम करता है और लंबी कॉल के लिए थोड़ा खराब होता है। इसका विश्लेषण करने का सही तरीका क्या है?
4. उपचार ही मेरे समूहों को असंतुलित करता है
उदाहरण: एक ही ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म जैसा कि 1. लेकिन अब मैं विभिन्न रैंकिंग तंत्रों के साथ प्रयोग करना चाहता हूं। एक अधिक अनुकूल रैंकिंग स्थिति को सौंपा जाने से एक विक्रेता कीमतों को बढ़ाना चाहता है, अपनी इन्वेंट्री को बढ़ा सकता है, विपणन रणनीतियों को बदल सकता है, आदि इस तरह से उन चर के कुछ को अलग-अलग उपचारों के लिए व्यवस्थित रूप से अलग कर देगा।