1:Probability Sampling:ランダムサンプリング。
2:Nonprobability Sampling:質的でのSampling of Choice。
■Purposeful Sampling:ある現象を理解するのに最も多くの情報を得られるサンプルを選ばなくてはいけないという立場。用語としてInformation-Rich-Cases、Criterion-Based Selectionなども似た文脈で使用される。
◇A Typical Sampling:Averageの対象を選ぶこと。
◇A Unique Sampling:言葉の通り
◇Maxium Variation Sampling:Grounded theoryでよく使う。幅広い層から選ぶことで、多くのVariationから導き出される共通のパターンを見つけられる。
◇Convenience Sampling:友達とか。
◇Snowball, chain, or network Sampling:最もコモンらしい。まずKeyになる人たちから情報を得て、その人にどの人を次調査したらいいかきく。雪だるま式に増えていく。
◇Theoretical Sampling:データを集め解析する過程で次どのデータが必要かがわかってくる。Grounded theory的。
■Two-Tier Sampling: Case studiesでは2段階のサンプリングが必要。まずCaseを決める。例えばAをやっているクリニックをCaseとして決めたとすると、その中で誰をインタビューするのか、などを決めなければいけない。
2:Nonprobability Sampling:質的でのSampling of Choice。
■Purposeful Sampling:ある現象を理解するのに最も多くの情報を得られるサンプルを選ばなくてはいけないという立場。用語としてInformation-Rich-Cases、Criterion-Based Selectionなども似た文脈で使用される。
◇A Typical Sampling:Averageの対象を選ぶこと。
◇A Unique Sampling:言葉の通り
◇Maxium Variation Sampling:Grounded theoryでよく使う。幅広い層から選ぶことで、多くのVariationから導き出される共通のパターンを見つけられる。
◇Convenience Sampling:友達とか。
◇Snowball, chain, or network Sampling:最もコモンらしい。まずKeyになる人たちから情報を得て、その人にどの人を次調査したらいいかきく。雪だるま式に増えていく。
◇Theoretical Sampling:データを集め解析する過程で次どのデータが必要かがわかってくる。Grounded theory的。
■Two-Tier Sampling: Case studiesでは2段階のサンプリングが必要。まずCaseを決める。例えばAをやっているクリニックをCaseとして決めたとすると、その中で誰をインタビューするのか、などを決めなければいけない。
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