Адаптивно стратифицирано вземане на извадка
Адаптивното стратифицирано вземане на извадка разделя генералната съвкупност на слоеве и след това прилага адаптивно правило във всеки слой: когато първоначално избрана единица отговаря на предварително зададено условие (напр. открита е рядка популация, променлива надвишава праг), към извадката се добавят съседни или свързани единици. Това съчетава силата на стратификацията за намаляване на дисперсията със способността да се концентрира усилията за вземане на извадка там, където явлението от интерес действително присъства.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601 ↗
- Thompson, S. K. (2002). Sampling (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360100
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Stratified Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/survey-methodology/adaptive-stratified-sampling
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Адаптивно клъстерно извадково вземанеМетодология на проучванията↔ сравняване
- Дискрепантно стратифицирано изважданеМетодология на проучванията↔ сравняване
- Многостепенна извадкаМетодология на проучванията↔ сравняване
- Пропорционално слоено случайно отбиранеМетодология на проучванията↔ сравняване
- Стратифицирано извадково изследванеМетодология на проучванията↔ сравняване
- Систематична извадкаМетодология на проучванията↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →