ScholarGate
Asistent
Process / pipelineSampling design

Adaptivní shlukový výběr

Adaptivní shlukový výběr (ACS) je pravděpodobnostní návrh výběru, který v roce 1990 zavedl Steven K. Thompson pro odhad hojnosti nebo celkového počtu vzácných, shlukovaných populací. Počínaje počátečním náhodným výběrem návrh dodatečně přidává sousední jednotky, kdykoli vzorkovaná jednotka splňuje předem definovanou podmínku – například překročení prahové hodnoty počtu – čímž se úsilí o výběr koncentruje přesně tam, kde se vyskytuje sledovaná populace. Je nejvhodnější pro ekology, epidemiology a sociální vědce studující geograficky nebo sociálně shlukovaná vzácná jevy.

Najít téma v PaperMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474975

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateAdaptive Sampling (Adaptive Cluster Sampling). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/survey-methodology/adaptive-sampling · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026