ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSampling

Adaptiv maksimal variasjonsutvelgelse

Adaptiv maksimal variasjonsutvelgelse er en bevisst kvalitativ utvelgelsesstrategi som kombinerer logikken bak maksimal variasjonsutvelgelse – bevisst utvelgelse av tilfeller som skiller seg så mye som mulig på sentrale dimensjoner – med en adaptiv, iterativ rekrutteringsprosess. I stedet for å fastsette hele utvalget på forhånd, gjennomgår forskeren kontinuerlig fremvoksende data for å identifisere hvilke typer tilfeller som er underrepresentert, og rekrutterer nye deltakere for å fylle disse hullene, noe som maksimerer heterogenitet gjennom hele datainnsamlingen.

Finn tema med PaperMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Maximum Variation Purposive Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/no/survey-methodology/adaptive-maximum-variation-sampling

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateAdaptive Maximum Variation Sampling (Adaptive Maximum Variation Purposive Sampling). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/survey-methodology/adaptive-maximum-variation-sampling · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026