Багаторівневий кластерний відбір
Багаторівневий кластерний відбір — це імовірнісна схема відбору для ієрархічно структурованих сукупностей, таких як учні, що входять до класів, які входять до шкіл, які входять до округів. Кластери випадково відбираються на кожному рівні ієрархії, перш ніж індивідуальні одиниці відбираються з кластерів останнього рівня. Ця схема відображає природне вкладення реальних сукупностей і забезпечує ефективний збір даних у великих масштабах, підтримуючи при цьому багаторівневий статистичний аналіз.
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
- Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471162407
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1849202008
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-level Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/survey-methodology/multi-level-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.
- Кластерна вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Багатоступенева вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Випадкова вибірка кластерів з пропорційною ймовірністю розміруМетодологія опитувань↔ compare
- Простий випадковий відбірМетодологія опитувань↔ compare
- Стратифікована вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Систематичний відбірМетодологія опитувань↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →