Process / pipelineSampling design

Prilagodljivo klasterizirano uzorkovanje

Prilagodljivo klasterizirano uzorkovanje (ACS) je vjerojatnosni nacrt uzorkovanja koji je uveo Steven K. Thompson 1990. godine za procjenu obilja ili ukupnog broja rijetkih, klasteriziranih populacija. Polazeći od početnog slučajnog uzorka, nacrt prilagodljivo dodaje susjedne jedinice kad god jedinica iz uzorka zadovolji unaprijed definiran uvjet—kao što je prelaženje praga broja—čime se napor uzorkovanja koncentrira točno tamo gdje se populacija od interesa pojavljuje. Najprikladnije je za ekologe, epidemiologe i društvene znanstvenike koji proučavaju geografski ili društveno klasterizirane rijetke pojave.

Pronađite temu uz PaperMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateAdaptive Sampling (Adaptive Cluster Sampling). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/survey-methodology/adaptive-sampling · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026