অভিযোজিত ক্লাস্টার স্যাম্পলিং
অভিযোজিত ক্লাস্টার স্যাম্পলিং (Adaptive Cluster Sampling - ACS) হলো স্টিভেন কে. থম্পসন কর্তৃক ১৯৯০ সালে প্রবর্তিত একটি সম্ভাব্যতা-ভিত্তিক জরিপ নকশা, যা বিরল ও গুচ্ছবদ্ধ জনগোষ্ঠীর প্রাচুর্য বা মোট সংখ্যা অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত হয়। একটি প্রাথমিক এলোমেলো নমুনা থেকে শুরু করে, এই নকশাটি অভিযোজিতভাবে প্রতিবেশী এককগুলিকে যুক্ত করে যখনই একটি নমুনা করা একক একটি পূর্বনির্ধারিত শর্ত পূরণ করে—যেমন একটি গণনা সীমা অতিক্রম করা—যার ফলে আগ্রহের জনসংখ্যা যেখানে বিদ্যমান, ঠিক সেখানেই নমুনা সংগ্রহের প্রচেষ্টা কেন্দ্রীভূত হয়। এটি পরিবেশবিদ, মহামারীবিদ এবং সমাজবিজ্ঞানীদের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত যারা ভৌগোলিকভাবে বা সামাজিকভাবে গুচ্ছবদ্ধ বিরল ঘটনা নিয়ে গবেষণা করেন।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474975 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ক্যাপচার-রিক্যাপচার জনসংখ্যা প্রাক্কলনজরিপ পদ্ধতি↔ compare
- Respondent-Driven Samplingজরিপ পদ্ধতি↔ compare
- স্তরবিন্যস্ত নমুনায়ন (Stratified Sampling)জরিপ পদ্ধতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →