D annan a simple guide to resarch writing indd

Maximum variation sampling
 
In this form of purposive sampling, the researcher identifies the categories of interest in 
relation to the research topic and then intentionally seeks out subjects or settings which 
will represent the greatest possible range of differences in the phenomena being studied.
Snowball sampling
 
In the initial stages of snowball sampling, individuals are identified using probability or non 
-probability methods. The group is then used to locate other subjects who possess similar 
characteristics who, in turn, direct researchers to yet other possible participant for the 
study.
Sampling error
 
Sampling error is the difference between the statistical characteristics of the sample and 
those of the population from which the sample was selected. The results are not likely to 
be identical to the population statistic. The larger the diversity of sample values, the larger 
the error and the less precise and representative the sample will be in relation to the 
population from which the sample was selected.
• The objective of good sampling is to ensure that the sampling error value is as low 
as possible.

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Sample size
 
Sample size can be statistically calculated. However, the researcher can proceed without 
calculating a scientifically precise sample size. The researcher needs to be guided by the 
fact that a sample that is too small is not likely to be representative while one that is too 
large is likely to increase costs and time demands without producing significant benefits.
• Generally, a larger sample is advisable to ensure good respresentation.
• Sub group the sample into smaller units for analysis
As variability increases, it means that people/aspects in the sample are more diverse. This 
implies that more information is required to be representative of the sample.
It is very important that researchers should keep the following in mind when determining 
the size of their samples:
• In general, the larger the sample (within reason), the smaller the sampling error and 
the higher the representativeness of the sample.
• If the researcher wishes to discuss the influence of variables such as gender, age, 
and profession in the findings, then the initial selection of the sample must be large 
enough to enable the eventual creation of statistically sufficient numbers in each 
category or sub-sample .
• While a big sample is good, an appropriate-sized is better as it is more cost-effective 
in terms of time and money.
The following image is a convenient summary of the various sampling methods.