フィールドベース層化抽出法

フィールドベース層化抽出法は、地理的に分散している、あるいは異質な対象集団を、土地利用タイプ、生息地帯、行政区画、コミュニティカテゴリーなどのフィールドで観察可能な特徴によって定義された、内部的に均質なサブグループ（層）に分割し、その後、現地でのデータ収集中に各層から独立してランダムサンプルを抽出する方法である。このアプローチは、層化による精度向上と、フィールドワークのロジスティクス上の現実性を組み合わせ、景観またはコミュニティの識別可能なすべてのサブグループが最終的なデータセットに確実に含まれるようにする。