דגימת אשכולות אדפטיבית (Adaptive Cluster Sampling — ACS)
דגימת אשכולות אדפטיבית (ACS) היא תכנון מבוסס הסתברות שבו מדגם אקראי ראשוני של יחידות מפעיל הכללה של יחידות שכנות בכל פעם שתנאי מוגדר מראש – בדרך כלל סף ספירה של תכונה נדירה – מתקיים. ACS, שפותחה על ידי סטיבן ק. תומפסון בשנת 1990, יעילה במיוחד לאמידת השפע או התפוצה של אוכלוסיות נדירות ומקובצות מרחבית, כגון מינים בסכנת הכחדה, מוקדי מחלה, או קבוצות חברתיות שקשה להגיע אליהן.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/he/survey-methodology/adaptive-cluster-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.
- דגימה שכבתית אדפטיביתמתודולוגיית סקרים↔ compare
- דגימת אשכולותמתודולוגיית סקרים↔ compare
- דגימה רב-שלביתמתודולוגיית סקרים↔ compare
- דגימת כדור שלגמתודולוגיית סקרים↔ compare
- דגימה שכבתיתמתודולוגיית סקרים↔ compare
- דגימת דגימה שיטתיתמתודולוגיית סקרים↔ compare