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随机饱和度实验的两层随机化
内容
随机饱和度实验先把实验对象打包成相互独立、分布均匀的”簇”（如地理网格、时间片），再给每个簇随机分配一个处理饱和度（0~1之间某个比例），最后按这个饱和度在簇内部随机决定谁接受处理。因为簇与簇之间被认为相互独立，即使簇内部存在[[网络效应破坏AB实验的独立性假设]]描述的干扰，也不会跨簇传染，从而能在网络效应存在的场景下依然拿到无偏的处理效应估计，这是简单随机分流做不到的。
参考来源
- 位置：《数据科学工程实践》第9章《特殊场景下的实验设计和分析方法》"9.1.1 使用随机饱和度实验减少实验对象之间的影响"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0050.xhtml）
- 结论依据：原文明确"随机饱和度实验的本质是一个分流实验，但不同于A/B实验一步随机分流……需要经过两步才能随机分流……先将实验对象以簇的形式选取出来，每一簇实验对象要分布均匀并且簇与簇之间相互独立。之后随机给这些独立相似的簇分配实验饱和度……最后依据每个簇的实验饱和度，对簇中的实验对象进行分配处理"。
- 原始内容：随机饱和度实验的本质是一个分流实验，但不同于A/B实验一步随机分流实验组与控制组，在随机饱和度实验中，需要经过两步才能随机分流控制组与实验组。在实验中，先将实验对象以簇的形式选取出来，每一簇实验对象要分布均匀并且簇与簇之间相互独立。之后随机给这些独立相似的簇分配实验饱和度，饱和度范围是[0,1]。最后依据每个簇的实验饱和度，对簇中的实验对象进行分配处理。