การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นแบบปรับได้
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นแบบปรับได้ (Adaptive stratified sampling) คือการแบ่งประชากรออกเป็นชั้น (strata) แล้วจึงใช้กฎการปรับได้ภายในแต่ละชั้น: เมื่อใดก็ตามที่หน่วยที่ถูกเลือกในเบื้องต้นเป็นไปตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น พบชนิดพันธุ์ที่หายาก หรือตัวแปรมีค่าเกินเกณฑ์) หน่วยที่อยู่ใกล้เคียงหรือหน่วยที่เกี่ยวข้องจะถูกเพิ่มเข้าไปในกลุ่มตัวอย่าง วิธีนี้เป็นการผสมผสานพลังในการลดความแปรปรวนของการแบ่งชั้นเข้ากับความสามารถในการมุ่งเน้นความพยายามในการสุ่มตัวอย่างในบริเวณที่ปรากฏการณ์ที่สนใจเกิดขึ้นจริง
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
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. (2002). Sampling (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360100
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Stratified Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/th/survey-methodology/adaptive-stratified-sampling
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มปรับเปลี่ยนได้ (Adaptive Cluster Samplingระเบียบวิธีสำรวจ↔ เปรียบเทียบ
- การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่ไม่เป็นสัดส่วนระเบียบวิธีสำรวจ↔ เปรียบเทียบ
- การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอนระเบียบวิธีสำรวจ↔ เปรียบเทียบ
- การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนระเบียบวิธีสำรวจ↔ เปรียบเทียบ
- การสุ่มแบบแบ่งชั้นระเบียบวิธีสำรวจ↔ เปรียบเทียบ
- การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบระเบียบวิธีสำรวจ↔ เปรียบเทียบ