Process / pipelineSampling design

דגימה אשכולית אדפטיבית

דגימה אשכולית אדפטיבית (ACS) היא תכנון סקר מבוסס הסתברות שהוצג על ידי סטיבן ק. תומפסון בשנת 1990 להערכת השפע או הסך הכול של אוכלוסיות נדירות ומקובצות. החל מדגימה אקראית ראשונית, התכנון מוסיף באופן אדפטיבי יחידות שכנות בכל פעם שיחידה מדגומת עומדת בתנאי שהוגדר מראש — כגון חריגה מסף ספירה — ובכך מרכז את מאמץ הדגימה בדיוק היכן שהאוכלוסייה המעניינת מתרחשת. היא מתאימה ביותר לאקולוגים, אפידמיולוגים ומדענים חברתיים החוקרים תופעות נדירות מקובצות גיאוגרפית או חברתית.

מציאת נושא עם PaperMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateAdaptive Sampling (Adaptive Cluster Sampling). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/survey-methodology/adaptive-sampling · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026