Adaptives Cluster-Sampling — ACS
Adaptives Cluster-Sampling (ACS) ist ein wahrscheinlichkeitbasiertes Design, bei dem eine anfängliche Zufallsstichprobe von Einheiten die Einbeziehung benachbarter Einheiten auslöst, sobald eine vordefinierte Bedingung – typischerweise eine Schwellenwertanzahl eines seltenen Merkmals – erfüllt ist. ACS wurde 1990 von Steven K. Thompson entwickelt und ist besonders leistungsfähig für die Schätzung der Häufigkeit oder Verteilung seltener, räumlich geclusterter Populationen wie gefährdete Arten, Krankheits-Hotspots oder schwer erreichbare soziale Gruppen.
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Quellen
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601 ↗
- Thompson, S. K., & Seber, G. A. F. (1996). Adaptive Sampling. Wiley. ISBN: 978-0471558712
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ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/de/survey-methodology/adaptive-cluster-sampling
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