Lấy mẫu phân tầng thích ứng
Lấy mẫu phân tầng thích ứng chia tổng thể thành các tầng, sau đó áp dụng một quy tắc thích ứng trong mỗi tầng: bất cứ khi nào một đơn vị được chọn ban đầu thỏa mãn một điều kiện được chỉ định trước (ví dụ: tìm thấy một loài quý hiếm, một biến số vượt quá ngưỡng), các đơn vị lân cận hoặc liên quan sẽ được thêm vào mẫu. Điều này kết hợp sức mạnh giảm phương sai của phân tầng với khả năng tập trung nỗ lực lấy mẫu vào nơi hiện tượng quan tâm thực sự hiện diện.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Stratified Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/survey-methodology/adaptive-stratified-sampling
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- Lấy mẫu cụm thích ứngPhương pháp luận khảo sát↔ so sánh
- Lấy mẫu phân tầng không cân đốiPhương pháp luận khảo sát↔ so sánh
- Chọn mẫu nhiều giai đoạnPhương pháp luận khảo sát↔ so sánh
- Chọn mẫu phân tầng tỷ lệPhương pháp luận khảo sát↔ so sánh
- Lấy mẫu phân tầngPhương pháp luận khảo sát↔ so sánh
- Lấy mẫu có hệ thốngPhương pháp luận khảo sát↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →