Adaptieve Cluster Sampling — ACS
Adaptieve cluster sampling (ACS) is een op waarschijnlijkheid gebaseerd ontwerp waarbij een initiële willekeurige steekproef van eenheden de inclusie van naburige eenheden triggert wanneer aan een vooraf gedefinieerde voorwaarde — typisch een drempelwaarde voor het aantal van een zeldzaam kenmerk — wordt voldaan. Ontwikkeld door Steven K. Thompson in 1990, is ACS bijzonder krachtig voor het schatten van de abundantie of verspreiding van zeldzame, ruimtelijk geclusterde populaties zoals bedreigde diersoorten, ziektehaarden of moeilijk bereikbare sociale groepen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Bronnen
- 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
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Adaptieve Gestratificeerde SteekproefSurveymethodologie↔ compare
- ClustersteekproefSurveymethodologie↔ compare
- Multistage SteekproeftrekkingSurveymethodologie↔ compare
- SneeuwbalsteekproefSurveymethodologie↔ compare
- Gestratificeerde steekproeftrekkingSurveymethodologie↔ compare
- Systematische SteekproeftrekkingSurveymethodologie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →