Adaptív klaszterszámbavétel — ACS
Az adaptív klaszterszámbavétel (ACS) egy valószínűségi alapú tervezés, amelyben az egységek kezdeti véletlenszerű mintája a szomszédos egységek bevonását indítja el, amennyiben egy előre meghatározott feltétel — tipikusan egy ritka tulajdonság küszöbértékű előfordulása — teljesül. Steven K. Thompson 1990-ben kifejlesztett ACS módszere különösen hatékony ritka, térben klasztereződő populációk, mint például veszélyeztetett fajok, betegséggócok vagy nehezen elérhető társadalmi csoportok becslésére.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Adaptív rétegzett mintavételKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Cluster SamplingKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Többlépcsős mintavétel – Többlépcsős klaszteres mintavételKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Hólabda-módszerKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Rétegzett mintavételKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Szisztematikus mintavételKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →