В аннотации указано 240 участников, но новую программу получили сразу три клуба, а ещё три продолжили обычную работу. Это не то же самое, что случайно распределить каждого из 240 человек. Прежде чем ссылаться на размер исследования, выясните, кому именно назначали вмешательство: человеку или целой группе.
Что здесь называют кластером
При кластерной рандомизации по условиям распределяют группы людей. В фитнес-примере такой группой может быть филиал сети. Клиенты одного филиала оказываются в одном условии, а не проходят индивидуальную жеребьёвку. Это исследовательский дизайн, не метод силовой тренировки с паузами внутри серии.
В главе 23 руководства Cochrane объясняется: результаты людей внутри группы могут быть связаны. Игнорирование этой зависимости способно искусственно сузить доверительные интервалы и уменьшить p-значения. Поэтому в методах важно найти, как авторы учли кластеризацию, а не только общий объём выборки.
Наличие индивидуальных результатов в таблице само по себе не является ошибкой. Анализ может учитывать групповую структуру, например многоуровневой моделью. Если в статье написано лишь «сравнили участников», без полного раздела методов обвинять авторов в неправильном расчёте рано. Где искать описание анализа, показано в разборе чтения научной статьи.
Олег видит большую выборку, но пропускает шесть клубов
Представим вымышленную ситуацию: Олег готовит обоснование новой групповой программы для руководителя. На слайде он пишет «эффект доказан на 240 независимо распределённых участниках». В полной статье обнаруживается, что распределяли шесть клубов по 40 клиентов. Его беспокоит, что теперь придётся отказаться от всей идеи.
Отказываться от программы только из-за дизайна не нужно. Олег исправляет описание: «240 клиентов в шести рандомизированных клубах». Затем проверяет статистическое приложение и использует результат с учётом клубов, если такой расчёт представлен. Он не делит опубликованный эффект на 40 и не вычисляет новый p по догадке.
Если описание анализа недоступно, в обосновании остаётся конкретный вопрос: учтена ли зависимость клиентов внутри клуба? При получении приложения Олег возвращается к оценке точности результата. До этого размер 240 не используется как самостоятельный аргумент надёжности.
Марина замечает, что клиентов приглашали уже после распределения
Другой учебный сценарий: Марина читает исследование посещаемости. В филиалах с новой программой сначала объявили о запуске и пригласили желающих попробовать новинку; в контрольных филиалах набрали обычных посетителей. Марина сомневается, связано ли лучшее посещение с программой или с тем, кто согласился прийти.
Такое сомнение относится к набору участников, а не к технике упражнения. Cochrane отдельно отмечает риск смещения, когда людей включают уже после распределения групп и знание условия влияет на отбор. Марина ищет сроки набора и одинаковые ли правила приглашения действовали в филиалах.
Если выяснится, что списки были сформированы заранее и приглашения не зависели от условия, первоначальное подозрение нужно пересмотреть. Если сведений нет, она описывает неопределённость отбора, но не заявляет, что авторы намеренно подобрали удобных клиентов. Одна случайная жеребьёвка клубов ещё не отвечает на вопрос, как в них появились участники.
Какой вывод можно вынести без собственного пересчёта
В заметке к кластерному исследованию полезно рядом записать две величины: количество групп и количество людей. Далее — способ набора и указанный авторами анализ. Такая запись не превращает тренера в статистика, но предотвращает конкретную подмену: «много участников» вместо «дизайн учтён корректно».
Любая работа с групповыми тренировками кластерная? Нет. Название занятия не определяет единицу случайного распределения. Её ищут в описании дизайна.
Можно ли сравнить два клуба и назвать это кластерной рандомизацией? Самого сравнения недостаточно: должно быть случайное назначение условий группам. Для сложного вывода о корректности модели понадобится профильная статистическая оценка, а не ярлык по названию программы.