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général, comme l'a noté Sandelowski (1995), la taille des échantillons dans la recherche qualitative ne devrait pas être trop petite pour qu'il soit difficile d'atteindre la saturation des données, la saturation théorique ou la redondance informationnelle.

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 en compte la taille de l'échantillon, quelques méthodologistes ont fourni des lignes directrices sur la taille de l'échantillon pour plusieurs des conceptions et des techniques de recherche qualitative les plus courantes. Spécifiquement, Creswell (2002) a recommandé que 3 5 participants soient utilisés pour la recherche sur les études de cas. De plus, en ce qui concerne les études phénoménologiques, les recommandations concernant la taille de l'échantillon vont de 6 (Morse, 1994) à 10 (Creswell, 1998). Dans le cas de la recherche théorique fondée sur les bases, les lignes directrices sur la taille de l'échantillon variaient de Y3 Adidas Femme

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15 à 20 participants (Creswell, 2002) à 20 à 30 participants Adidas Energy Boost 2 Homme (Creswell, 1998).

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Dans le même temps, l'échantillon ne doit pas être trop grand qu'il est difficile d'entreprendre une analyse approfondie, axée sur les cas. En outre, il ne faut pas supposer, comme beaucoup de chercheurs le font à tort, que les études qualitatives impliquent toujours l'utilisation de petits échantillons. En fait, la recherche qualitative peut utiliser de grands échantillons, comme dans le cas de la recherche d'évaluation de programme.

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En ce qui concerne la recherche ethnographique, Morse (1994) a recommandé 3050 entretiens. Enfin, en ce qui concerne l'utilisation des groupes de discussion, les recommandations suivantes ont été faites: 6 9 participants (Krueger, 2000); 6 10 participants (Langford, Schoenfeld, Izzo, 2002, Morgan, 1997); 6 12 participants (Johnson Christensen, 2004); 6 12 participants (Bernard, 1995); 8 12 participants (Baumgartner, Strong, Hensley, 2002). Adidas Climacool Kaki

Par ailleurs, associer des analyses de données qualitatives à de petits échantillons revient à ignorer le corpus croissant de la littérature dans le domaine du text mining, le processus d'a.

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