Adaptív klaszterszámbavétel
Az adaptív klaszterszámbavétel (ACS) egy valószínűségalapú felmérés-tervezési módszer, amelyet Steven K. Thompson vezetett be 1990-ben ritka, klaszterezett populációk becsült gyakoriságának vagy teljes mennyiségének meghatározására. Egy kezdeti véletlen mintából kiindulva a tervezési eljárás adaptívan további szomszédos egységeket von be, amennyiben egy mintába került egység egy előre meghatározott feltételnek – például egy küszöbérték túllépésének – megfelel, ezáltal a mintavételi erőfeszítést pontosan oda összpontosítja, ahol az érdeklődő populáció előfordul. Leginkább ökológusok, epidemiológusok és szociológusok számára alkalmas földrajzilag vagy társadalmilag klaszterezett ritka jelenségek tanulmányozására.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474975 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Jelölés-visszafogás populáció becslési módszereKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Respondent-Driven SamplingKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
- Rétegzett mintavételKérdőíves felmérések módszertana↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →