Адаптивно клъстерно вземане на проби
Адаптивното клъстерно вземане на проби (Adaptive Cluster Sampling, ACS) е вероятностен дизайн на изследване, въведен от Стивън К. Томпсън през 1990 г. за оценка на изобилието или общия брой на редки, клъстерирани популации. Започвайки от първоначална случайна извадка, дизайнът адаптивно добавя съседни единици, когато извадкова единица отговаря на предварително определено условие – като например надвишаване на праг на броя – като по този начин концентрира усилията за вземане на проби точно там, където се намира интересуващата популация. Той е най-подходящ за еколози, епидемиолози и социални учени, които изучават географски или социално клъстерирани редки явления.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474975 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/survey-methodology/adaptive-sampling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Оценка на популационния размер чрез улов-повторен уловМетодология на проучванията↔ compare
- Извадка, базирана на респонденти (Respondent-Driven Sampling)Методология на проучванията↔ compare
- Стратифицирано извадково изследванеМетодология на проучванията↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →