Estou procurando recursos (não precisa ser um livro único) que cubram alguns dos casos mais desafiadores de design experimental e análise estatística. Alguns dos casos que eu gostaria de abordar:
1. Casos em que as unidades de randomização são diferentes das unidades de análise
Exemplo: eu gerencio uma plataforma de comércio eletrônico com M vendedores e N compradores. Quero introduzir um tratamento no nível do vendedor, mas interessado na probabilidade de um comprador fazer uma compra. Um comprador típico visitará várias lojas em uma sessão.
2. A variável de resultado é altamente inclinada
Exemplo: eu gerencio um call center e quero tentar solicitar ao cliente que digite seu ID do cliente antes de entrar em contato com o agente. Espero reduzir a duração média de um telefonema. A distribuição de chamadas telefônicas é extremamente distorcida.
3. Um grupo de tratamento tem distribuição de formas diferentes
Exemplo: o mesmo call center, mas agora meu tratamento funciona muito melhor para chamadas mais curtas e um pouco pior para chamadas mais longas. Qual é a maneira correta de analisar isso?
4. O tratamento em si torna meus grupos desequilibrados
Exemplo: a mesma plataforma de comércio eletrônico como em 1., mas agora quero experimentar diferentes mecanismos de classificação. Ao ser designado para uma posição de classificação mais favorável, um vendedor pode querer aumentar preços, aumentar seu estoque, alterar estratégias de marketing etc. de uma maneira que tornará algumas dessas variáveis sistematicamente diferentes para diferentes tratamentos.