Adaptieve maximale variatiebemonstering
Adaptieve maximale variatiebemonstering is een doelgerichte kwalitatieve bemonsteringsstrategie die de logica van maximale variatiebemonstering – het bewust selecteren van casussen die zo veel mogelijk verschillen op belangrijke dimensies – combineert met een adaptief, iteratief wervingsproces. In plaats van de volledige steekproef van tevoren vast te leggen, beoordeelt de onderzoeker voortdurend de opkomende gegevens om te identificeren welke soorten casussen ondervertegenwoordigd zijn en werft nieuwe deelnemers om die hiaten op te vullen, waardoor de heterogeniteit gedurende de gegevensverzameling wordt gemaximaliseerd.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Maximum Variation Purposive Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/survey-methodology/adaptive-maximum-variation-sampling
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Adaptieve Cluster SamplingSurveymethodologie↔ vergelijken
- Adaptieve Gestratificeerde SteekproefSurveymethodologie↔ vergelijken
- Maximum Variation SamplingSurveymethodologie↔ vergelijken
- Doelgerichte SteekproeftrekkingSurveymethodologie↔ vergelijken
- SneeuwbalsteekproefSurveymethodologie↔ vergelijken
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →