Sto cercando risorse (non deve essere un libro unico) che coprano alcuni dei casi più impegnativi di progettazione sperimentale e analisi statistica. Alcuni dei casi che vorrei essere coperti:
1. Casi in cui le unità di randomizzazione sono diverse dalle unità di analisi
Esempio: gestisco una piattaforma di e-commerce con M venditori e N acquirenti. Voglio introdurre un trattamento a livello di venditore, ma sono interessato alla probabilità che un acquirente effettui un acquisto. Un acquirente tipico visiterà diversi negozi in una sessione.
2. La variabile di risultato è molto distorta
Esempio: gestisco un call center e voglio provare a chiedere al cliente di inserire il proprio ID cliente prima di raggiungere l'agente. Spero di ridurre la durata media di una telefonata. La distribuzione delle telefonate è estremamente distorta.
3. Un gruppo di trattamento ha una distribuzione di forma diversa
Esempio: stesso call center, ma ora il mio trattamento funziona molto meglio per le chiamate più brevi e leggermente peggio per le chiamate più lunghe. Qual è il modo corretto di analizzarlo?
4. Il trattamento stesso rende i miei gruppi sbilanciati
Esempio: la stessa piattaforma di e-commerce come in 1. ma ora voglio sperimentare diversi meccanismi di classificazione. Essendo assegnato a una posizione di posizionamento più favorevole, un venditore potrebbe voler aumentare i prezzi, aumentare il suo inventario, cambiare le strategie di marketing, ecc. In un modo che renderà alcune di queste variabili sistematicamente diverse per i diversi trattamenti.