Адаптивна кластерна вибірка — АСВ
Адаптивна кластерна вибірка (АСВ) — це імовірнісний дизайн, у якому початкова випадкова вибірка одиниць спричиняє включення сусідніх одиниць, коли виконується попередньо визначена умова — зазвичай порогове значення кількості рідкісного атрибута. Розроблена Стівеном К. Томпсоном у 1990 році, АСВ особливо потужна для оцінки чисельності або розподілу рідкісних, просторово кластеризованих популяцій, таких як види, що перебувають під загрозою зникнення, осередки захворювань або важкодоступні соціальні групи.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Адаптивна стратифікована вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Кластерна вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Багатоступенева вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Снігова вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Стратифікована вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Систематичний відбірМетодологія опитувань↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →