Estoy buscando recursos (no tiene que ser un solo libro) que cubran algunos de los casos más desafiantes de diseño experimental y análisis estadístico. Algunos de los casos que me gustaría que cubrieran:
1. Casos donde las unidades de aleatorización son diferentes de las unidades de análisis
Ejemplo: ejecuto una plataforma de comercio electrónico con M vendedores y N compradores. Quiero introducir un tratamiento a nivel de vendedor, pero estoy interesado en la probabilidad de que un comprador realice una compra. Un comprador típico visitará varias tiendas en una sesión.
2. La variable de resultado es muy sesgada
Ejemplo: ejecuto un centro de atención telefónica y quiero intentar solicitar al cliente que ingrese su ID de cliente antes de comunicarse con el agente. Espero reducir la duración promedio de una llamada telefónica. La distribución de las llamadas telefónicas es extremadamente sesgada.
3. Un grupo de tratamiento tiene una distribución de forma diferente.
Ejemplo: mismo centro de atención telefónica, pero ahora mi tratamiento funciona mucho mejor para llamadas más cortas y un poco peor para llamadas más largas. ¿Cuál es la forma correcta de analizar esto?
4. El tratamiento en sí mismo hace que mis grupos estén desequilibrados
Ejemplo: la misma plataforma de comercio electrónico que en 1. pero ahora quiero experimentar con diferentes mecanismos de clasificación. Al ser asignado a una posición de clasificación más favorable, un vendedor podría querer aumentar los precios, aumentar su inventario, cambiar las estrategias de marketing, etc. de una manera que haga que algunas de esas variables sean sistemáticamente diferentes para diferentes tratamientos.