Küme Rasgeleleştirme
Cluster Randomization
Tanım
Bireylerin tek tek değil, halihazırda var olan topluluk veya grupların (örneğin sınıflar, hastaneler, köyler) bütün olarak deneysel koşullara rastgele atandığı bir araştırma yöntemidir.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir araştırmacı, yeni bir diyet programının kilo kaybı üzerindeki etkisini incelemek istemektedir. Bireyleri rastgele seçmek yerine, rastgele seçilen 10 farklı mahalledeki tüm sakinler deneysel gruba, diğer 10 mahalledekiler ise kontrol grubuna atanır. Mahalleler birer küme olarak analizin temel birimini oluşturur.
Derin Analiz
Küme rasgeleleştirme, müdahalelerin bireysel düzeyde uygulanamadığı veya bireyler arası etkileşimin (contamination) sonuçları saptırabileceği durumlarda başvurulan kritik bir deneysel tasarım stratejisidir. Örneğin, bir okuldaki eğitim metodolojisi test edilirken öğrencileri tek tek rastgele gruplara ayırmak sosyal etkileşim nedeniyle metodolojik hataya (bias) yol açabilir. Bu noktada okullar veya sınıflar birer küme olarak ele alınır ve müdahale tüm kümeye atanır. Ancak bu yöntemin istatistiksel maliyetleri vardır; aynı kümedeki bireylerin yanıtları birbirinden tamamen bağımsız olmadığı için (intra-cluster correlation - ICC), standart hataların şişirilmesi ve geleneksel serbestlik derecelerinin yeniden düzenlenmesi gereklidir. Analiz aşamasında çok düzeyli modelleme (multilevel modeling) veya GEE (Generalized Estimating Equations) gibi gelişmiş istatistiksel teknikler zorunludur.
Etimoloji
İngilizce 'cluster' (küme, salkım) ve Fransızca kökenli 'randomization' (rastgele seçim/dağılım) kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir. İstatistikte ilk kez deneysel tasarım ve örnekleme teorisi bağlamında 20. ortalarında literatüre girmiştir.
Karıştırmayın
Bireysel rastgele atama (random assignment) ile karıştırılır; bireysel atamada birim bireylerin kendisiyken, küme rasgeleleştirmede birim önceden oluşmuş kolektif gruplardır.