ScholarGate
Asistents
Process / pipelineSampling

Daudzlīmeņu kopu paraugu izlase

Daudzlīmeņu kopu paraugu izlase ir varbūtības paraugu izlases shēma hierarhiski strukturētām populācijām — piemēram, skolēniem, kas ietilpst klasēs, kas ietilpst skolās, kas ietilpst apgabalos. Klasteri tiek nejauši izvēlēti katrā hierarhijas līmenī pirms individuālo vienību izlases pēdējā līmeņa klasteros. Shēma atspoguļo reālās pasaules populāciju dabisko ligzdošanos un nodrošina efektīvu liela mēroga datu vākšanu, vienlaikus atbalstot daudzlīmeņu statistisko analīzi.

Atrast tematu ar PaperMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  1. Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471162407
  2. Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1849202008

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-level Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/survey-methodology/multi-level-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.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateMulti-level Cluster Sampling (Multi-level Cluster Sampling). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/survey-methodology/multi-level-cluster-sampling · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026