Запись доказательств метода

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

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Adaptive Maximum Variation Purposive Sampling

Таксономическая запись метода · 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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

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.