Przejdź do sekcji głównej Przejdź do głównego menu Przejdź do stopki
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język
    • English
    • Język Polski
  • Menu
  • Strona domowa
  • Aktualny numer
  • Archiwum
  • Ogłoszenia
  • O czasopiśmie
    • O czasopiśmie
    • Przesyłanie tekstów
    • Zespół redakcyjny
    • Polityka prywatności
    • Kontakt
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język:
  • English
  • Język Polski

Przegląd Badań Edukacyjnych

Snowball Sampling and Its Non-Trivial Nature
  • Strona domowa
  • /
  • Snowball Sampling and Its Non-Trivial Nature
  1. Strona domowa /
  2. Archiwum /
  3. Tom 2 Nr 43 (2023): Przegląd Badań Edukacyjnych /
  4. Metody zbierania i analizy danych w badaniach edukacyjnych

Snowball Sampling and Its Non-Trivial Nature

Autor

  • Sławomir Pasikowski Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk o Wychowaniu https://orcid.org/0000-0002-0768-1596

DOI:

https://doi.org/10.12775/PBE.2023.030

Abstrakt

Snowball sampling (SS) is one of the popular methods of sampling in social research. The history of the development and implementation of this sampling model sheds light on the conditions of the evolution of the idea of sampling from hidden or hard-to-reach human populations. The seemingly uncomplicated procedure is the source of the method's popularity but also leads to its caricatured forms. This article presents selected elements of the theoretical basis of snowball sampling in its original version and its role in the development of theory related to sampling hard-to-reach populations based on chains of relationships. Special attention is given to the issue of sample representativeness and the conditions for determining the sample size obtained through snowball sampling. The aim of the presentation is to highlight the rational possibilities that the snowball sampling model offers for observational studies on education.

Bibliografia

Baltar, F., & Brunet, I. (2012). Social Research 2.0: Virtual Snowball Sampling Method Using Facebook. Internet Research, 22(1), 55–74.

Brewer, K., & Gregoire, T.G. (2009). Introduction to Survey Sampling. In: D. Pfeffermann, & C.R. Rao (Eds.), Sample Surveys: Design, Methods and Applications. Vol. 29A (pp. 9–37). Amsterdam: Elsevier.

Cialdini, R.B. (2009). Influence: Science and Practice. Boston: Allyn & Bacon.

Coleman, J.S. (1958–1959). Relational Analysis: The Study of Social Organizations with Survey Methods. Human Organization, 17(4), 28–36.

Deaux, E., & Callaghan, J.W. (1985). Key Informant Versus Self-Report Estimates of Health Behaviour. Evaluation Review, 9(3), 365–368.

Dorofeev, S., & Grant, P. (2006). Statistics For Real-Life Sample Surveys. Non-Simple-Random Samples and Weighted Data. Cambridge: Cambridge University Press.

Erickson, B.H. (1979). Some Problems of Inference From Chain Data. Sociological Methodology, 10, 276–303, doi: 10.2307/270774.

Flick, U. (2009). An Introduction to Qualitative Research. London: SAGE.

Frank, O., & Snijders, T. (1994). Estimating the Size of Hidden Populations Using Snowball Sampling. Journal of Official Statistics, 10(1), 53–67.

Glaser, B., & Strauss, A. (1999). The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research. New York: Routledge.

Goodman, L.A. (1961). Snowball Sampling. The Annals of Mathematical Statistics, 32, 148–170.

Granovetter, M. (1976). Network Sampling: Some First Steps. American Journal of Sociology, 81(6), 1287–1303.

Guba, E.G. (1981). Criteria for Assessing the Trustworthiness of Naturalistic Inquiries. Educational Communication and Technology, 29(2), 75–91.

Handcock, M.S., & Gile, K.J. (2011). Comment: On the Concept of Snowball Sampling. Sociological Methodology, 41(1), 367–371.

Heckathorn, D.D. (1997). Respondent-Driven Sampling: A New Approach to the Study of Hidden Populations. Social Problems, 44(2), 174–199.

Heckathorn, D.D., & Cameron, C.J. (2017). Network Sampling: From Snowball and Multiplicity To Respondent-Driven Sampling. Annual Review of Sociology, 43, 101–119, doi: 10.1146/annurev-soc-060116-053556.

Klovdahl, A.S. (1977). Social Networks in an Urban Area: First Canberra Study. Australian and New Zealand Journal of Sociology, 13, 169–175.

Lohr, S.L. (2010). Sampling: Design and Analysis. Boston: Brooks/Cole, Cengage Learning.

Morse, J.M., Barrett, M., Mayan, M., Olson, K., & Spiers, J. (2002). Verification Strategies for Establishing Reliability and Validity in Qualitative Research. International Journal of Qualitative Methods, 1(2), 13–22, doi: 10.1177/16094069020010.

Patton, M.Q. (2018). Expert Sampling. In: B.B. Frey (Ed.), The SAGE Encyclopedia of Educational Research, Measurement, and Evaluation (p. 648). Los Angeles: SAGE.

Raymond, H.F., Chen, Y.H., & McFarland, W. (2019). “Starfish Sampling”: A Novel, Hybrid Approach To Recruiting Hidden Populations. Journal of Urban Health, 96, 55–62, doi: 10.1007/s11524-018-0316-9.

Spreen, M. (1992). Rare Populations, Hidden Populations, and Link-Tracing Designs: What and Why? Bulletin of Sociological Methodology, 36, 34–58.

Stueve, A., O’Donnell, L.N., Duran, R., San Doval, A., & Blome, J. (2001). Time-Space Sampling in Minority Communities: Results with Young Latino Men Who Have Sex with Men. American Journal of Public Health, 91(6), 922–926, doi: 10.2105/ajph.91.6.922.

TenHouten, W.D., Stern, J., & TenHouten, D. (1971). Political Leadership in Poor Communities: Applications of Two Sampling Methodologies. Urban Affairs Annual

Review, 5, 215–254.

Watters, J.K., & Biernacki, P. (1989). Targeted Sampling: Options for the Study of

Hidden Populations. Social Problems, 36(4), 416–430.

Przegląd Badań Edukacyjnych

Pobrania

  • pdf (English)

Opublikowane

2024-01-30

Jak cytować

1.
PASIKOWSKI, Sławomir. Snowball Sampling and Its Non-Trivial Nature. Przegląd Badań Edukacyjnych [online]. 30 styczeń 2024, T. 2, nr 43, s. 105–120. [udostępniono 8.7.2025]. DOI 10.12775/PBE.2023.030.
  • PN-ISO 690 (Polski)
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
Pobierz cytowania
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

Numer

Tom 2 Nr 43 (2023): Przegląd Badań Edukacyjnych

Dział

Metody zbierania i analizy danych w badaniach edukacyjnych

Licencja

Prawa autorskie (c) 2024 Sławomir Pasikowski

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.

Statystyki

Liczba wyświetleń i pobrań: 1673
Liczba cytowań: 0

Wyszukiwanie

Wyszukiwanie

Przeglądaj

  • Indeks autorów
  • Lista archiwalnych numerów

Użytkownik

Użytkownik

Aktualny numer

  • Logo Atom
  • Logo RSS2
  • Logo RSS1

Informacje

  • dla czytelników
  • dla autorów
  • dla bibliotekarzy

Newsletter

Zapisz się Wypisz się

Język / Language

  • English
  • Język Polski
W górę

Akademicka Platforma Czasopism

Najlepsze czasopisma naukowe i akademickie w jednym miejscu

apcz.umk.pl

Partnerzy platformy czasopism

  • Akademia Ignatianum w Krakowie
  • Akademickie Towarzystwo Andragogiczne
  • Fundacja Copernicus na rzecz Rozwoju Badań Naukowych
  • Instytut Historii im. Tadeusza Manteuffla Polskiej Akademii Nauk
  • Instytut Kultur Śródziemnomorskich i Orientalnych PAN
  • Instytut Tomistyczny
  • Karmelitański Instytut Duchowości w Krakowie
  • Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych w Krośnie
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych we Włocławku
  • Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa im. Stanisława Pigonia w Krośnie
  • Polska Fundacja Przemysłu Kosmicznego
  • Polskie Towarzystwo Ekonomiczne
  • Polskie Towarzystwo Ludoznawcze
  • Towarzystwo Miłośników Torunia
  • Towarzystwo Naukowe w Toruniu
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
  • Uniwersytet Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
  • Uniwersytet Mikołaja Kopernika
  • Uniwersytet w Białymstoku
  • Uniwersytet Warszawski
  • Wojewódzka Biblioteka Publiczna - Książnica Kopernikańska
  • Wyższe Seminarium Duchowne w Pelplinie / Wydawnictwo Diecezjalne „Bernardinum" w Pelplinie

© 2021- Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Deklaracja dostępności Sklep wydawnictwa