अनुकूली अधिकतम भिन्नता नमूनाकरण (Adaptive Maximum Variation Sampling)
अनुकूली अधिकतम भिन्नता नमूनाकरण एक उद्देश्यपूर्ण गुणात्मक नमूनाकरण रणनीति है जो अधिकतम भिन्नता नमूनाकरण के तर्क को जोड़ती है - जानबूझकर ऐसे मामलों का चयन करना जो प्रमुख आयामों पर यथासंभव भिन्न हों - एक अनुकूली, पुनरावृत्तीय भर्ती प्रक्रिया के साथ। पूर्ण नमूने को पहले से तय करने के बजाय, शोधकर्ता उभरते डेटा की लगातार समीक्षा करता है ताकि यह पहचाना जा सके कि किस प्रकार के मामले कम प्रतिनिधित्व वाले हैं और उन अंतरालों को भरने के लिए नए प्रतिभागियों की भर्ती करता है, जिससे डेटा संग्रह के दौरान विषमता को अधिकतम किया जा सके।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Maximum Variation Purposive Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/survey-methodology/adaptive-maximum-variation-sampling
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