Záznam důkazů metody

Adaptive Maximum Variation Sampling

Adaptive maximum variation sampling is a purposive qualitative sampling strategy that combines the logic of maximum variation sampling — deliberately selecting cases that differ as widely as possible on key dimensions — with an adaptive, iterative recruitment process. Rather than fixing the full sample in advance, the researcher continuously reviews emerging data to identify which types of cases are underrepresented and recruits new participants to fill those gaps, maximizing heterogeneity throughout data collection.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Adaptive Maximum Variation Purposive Sampling

Taxonomický záznam metody · process-pipeline / survey-methodology

Patton, M. Q. (1990). Qualitative Evaluation and Research Methods (2nd ed.). Sage. [Maximum variation sampling, pp. 169–183] · ISBN 978-0803937796
Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. · DOI 10.2307/2289601

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Taxonomic bucketAdaptive Cluster Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketAdaptive Stratified Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketMaximum Variation Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketPurposive samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSnowball Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.