Process / pipelineSampling design

Adaptacyjne Próbkowanie Klastrowe

Adaptacyjne Próbkowanie Klastrowe (ACS) to probabilistyczny schemat badania wprowadzony przez Stevena K. Thompsona w 1990 roku w celu szacowania liczebności lub sumy rzadkich, sklastrowanych populacji. Począwszy od początkowej próby losowej, schemat adaptacyjnie dodaje sąsiednie jednostki, gdy próbkowana jednostka spełnia z góry określony warunek — taki jak przekroczenie progu liczebności — koncentrując tym samym wysiłek próbkowania dokładnie tam, gdzie występuje populacja zainteresowania. Jest ono najbardziej odpowiednie dla ekologów, epidemiologów i naukowców społecznych badających zjawiska rzadkie, sklastrowane geograficznie lub społecznie.

Znajdź temat z PaperMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474975

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 2). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateAdaptive Sampling (Adaptive Cluster Sampling). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/survey-methodology/adaptive-sampling · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026