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Probenahmeplan Muster

Wahrscheinlichkeitsbasierte Stichprobenentwürfe wenden die Stichprobentheorie an und beinhalten eine zufällige Auswahl. Ein wesentliches Merkmal einer wahrscheinlichkeitsbasierten Stichprobe ist, dass jedes Element der Grundgesamtheit, aus dem die Stichprobe ausgewählt wurde, eine bekannte Auswahlwahrscheinlichkeit hat. Wenn ein wahrscheinlichkeitsbasierter Entwurf verwendet wird, können statistische Rückschlüsse auf die stichprobenartgebundene Grundgesamtheit aus den Daten aus den stichprobenartigen Einheiten getroffen werden. Urteilsentwürfe umfassen die Auswahl von Stichprobeneinheiten auf der Grundlage von Fachwissen oder Fachurteilen (EPA 2002, S. 9-10). Prasannakumar, N.R., Prasad, B.S.R. & Bhat, P.S. Verteilungsmuster und sequenzieller Probenahmeplan für Chili-Thrips, Scirtothrips dorsalis Hood (Thripidae: Thysanoptera). Int J Trop Insect Sci 40, 131–139 (2020). doi.org/10.1007/s42690-019-00062-1 Wählen Sie Tab-Rastergröße & Folgebeispiele im Adaptiven Cluster aus, um ein mittleres Dialogfeld zu schätzen. Geben Sie die gewünschte Rastergröße für Samples ein, die hier als 20 ft angezeigt wird, und einen Messwert mit einem oberen Schwellenwert, der bei Überschreitung zusätzliche Probenahme auslöst. Wir haben 10 als Schwelle gewählt. Wir haben die Wahl, wie die Probenahme erweitert werden kann, sobald der Schwellenwert überschritten wird: 4 nächste Nachbarn oder 8 nächste Nachbarn.

Wir wählen 4. Das Dialogfeld wird in Abbildung 3.28 als Einfügen angezeigt. Die Rastereinheiten können in verschiedenen Winkeln ausgerichtet werden, indem Sie Bearbeiten > Stichprobenbereiche > Rasterwinkel festlegen und Bearbeiten > Sample Areas > Rasterwinkel aus dem Hauptmenü zurücksetzen auswählen. Der kleinste kreisförmige oder elliptische Hotspot mit der kleinsten Größe, der mit angegebener hoher Wahrscheinlichkeit durch Probenahme an den Knoten des systematischen Stichprobenrasters erkannt wird. Fall 1: Wir gehen davon aus, dass die Population, aus der wir proben, ungefähr normal ist oder dass sie so gut ist, dass der Zentrale Grenzwertsatz der Statistik gilt. Mit anderen Worten, die Verteilung der Stichprobenmittel, die aus der Grundgesamtheit stammen, ist in etwa normal verteilt. Wir haben auch entschieden, dass ein systematisches Muster für Stichprobenstandorte besser ist als ein zufälliges Muster, da wir eine vollständige Abdeckung der Website wollen. Wenn Sie die Vertrauenserklärung von X%/Y% auf 95 % der Zuversicht ändern, dass mindestens 95 % der Fläche akzeptabel sind, ergibt sich ein Wert von “NA” für die Anzahl der zu sammelnden Zufallsstichproben. Dies bedeutet, dass die 30 entnommenen Urteilsproben die Stichprobenanforderungen für das derzeitige Stichprobendesign erfüllen.

Dies gilt nur, wenn die Aussagen, die wir über frühere Überzeugungen und Urteilsmusterstellen machen, richtig sind. Diese Beispiele haben gezeigt, dass frühere Informationen die Stichprobengrößen nach unten führen können. Wie bei allen Stichprobenentwürfen ist es wichtig, sicher zu sein, dass die Annahmen korrekt sind. Frühere Überzeugungen sollten nur angepasst werden, wenn es Beweise und Erfahrungen gibt, die dies unterstützen, und nicht nur zur Reduzierung der Stichprobengrößen geändert werden. Das zeitliche Redundanzmodul in VSP bietet Methoden zur Untersuchung des zeitlichen Abstands von Beobachtungen. Ziel des Moduls ist es, einen technisch vertretbaren zeitlichen Abstand zu identifizieren. Es gibt zwei verschiedene Stichprobenziele, die hier angesprochen werden. Eines der Hauptziele ist es, zu bestimmen, ob weniger Beobachtungen verwendet werden könnten, um die Schadstoffkonzentrationen in einem viel über die Zeit zu charakterisieren. Ein zweites Ziel, das manchmal erforderlich ist, besteht darin, den minimalen zeitlichen Abstand zwischen Beobachtungen so zu identifizieren, dass sie voneinander unabhängig sind. Methoden sind im Modul enthalten, um beide Ziele zu adressieren. In Abbildung 3.20 sehen wir das Dialogfeld zur Eingabe von Parametern für geschichtete Stichproben. Vor dem Ausführen von VSP zur Berechnung der Stichprobengrößen für die Schichten muss der Benutzer über bereits vorhandene Informationen verfügen, um den Standort in nicht überlappende Schichten aufzuteilen, von denen intern erwartet wird, dass sie intern homogener sind als für den gesamten Standort (d.

h. alle Schichten). Sie müssen in der Zinsvariablen homogen sein, für die wir einen Mittelwert berechnen wollen. Die Schichten sind die einzelnen vom Benutzer ausgewählten Beispielbereiche und können mit der Kartenansicht angezeigt werden. Ranked Set Sampling (RSS) ist die zweite Option für das Sampling-Ziel: Schätzen Sie die Mittelwert > Daten, die nicht normal verteilt werden müssen. Die Anzahl der für RSS erforderlichen Eingänge ist die größte anzahl der in VSP verfügbaren Designs.