Адаптивне кластерне вибирання
Адаптивне кластерне вибирання (ACS) — це ймовірнісна схема вибіркового обстеження, запроваджена Стівеном К. Томпсоном у 1990 році для оцінки чисельності або сукупної кількості рідкісних, кластеризованих популяцій. Починаючи з початкової випадкової вибірки, схема адаптивно додає сусідні одиниці, коли відібрана одиниця задовольняє попередньо визначену умову — наприклад, перевищує порогове значення кількості — таким чином концентруючи зусилля вибіркового обстеження саме там, де знаходиться популяція, що становить інтерес. Вона найбільш підходить для екологів, епідеміологів та соціальних науковців, які вивчають географічно або соціально кластеризовані рідкісні явища.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474975 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Оцінка чисельності популяції методом вилову-повторного виловуМетодологія опитувань↔ compare
- Вибірка за спрямуванням респондентівМетодологія опитувань↔ compare
- Стратифікована вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →