การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มปรับเปลี่ยนได้ (Adaptive Cluster Sampling — ACS)
การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มปรับเปลี่ยนได้ (Adaptive Cluster Sampling — ACS) เป็นการออกแบบที่อิงความน่าจะเป็น ซึ่งตัวอย่างเริ่มต้นแบบสุ่มของหน่วยจะกระตุ้นให้มีการรวมหน่วยข้างเคียงเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า — โดยทั่วไปคือจำนวนเกณฑ์ของลักษณะหายาก — เป็นไปตามที่กำหนด ACS พัฒนาโดย Steven K. Thompson ในปี 1990 มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับการประมาณความอุดมสมบูรณ์หรือการกระจายตัวของประชากรที่หายากและมีการรวมกลุ่มเชิงพื้นที่ เช่น ชนิดพันธุ์ใกล้สูญพันธุ์ จุดแพร่ระบาดของโรค หรือกลุ่มสังคมที่เข้าถึงยาก
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นแบบปรับได้ระเบียบวิธีสำรวจ↔ compare
- การสุ่มแบบกลุ่มระเบียบวิธีสำรวจ↔ compare
- การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอนระเบียบวิธีสำรวจ↔ compare
- Snowball Samplingระเบียบวิธีสำรวจ↔ compare
- การสุ่มแบบแบ่งชั้นระเบียบวิธีสำรวจ↔ compare
- การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบระเบียบวิธีสำรวจ↔ compare