経験サンプリング法
。PSYTのアプリはESMを通じてデータを集めるだけでなく、利用者に対してデータをフィードバックし、リアルタイムで視覚化し、記録を遡ることができる。その他にも商業ベースとオープンソースのシステムが開発されており、ESMを使う研究者に提供されている。たとえば、BeepMe、Expimetrics がある。Physiqual は、市販のセンサーとサービスプロバイダからのデータを研究者が統合して、ESMに使うことを可能にしている。 Fitbit や Google Fitも同様である。2014年 の時点では、Movisens が活動計や心電図などの生理学的指標をトリガーとしたサンプリングを可能にするシステムを開発している。 unforgettable.meは能動的および受動的な経験サンプリングができる、400以上のデータを統合するプラットホームを提供している。
逆に、評価が行われるタイミングが時間的に等間隔であることが必要な統計手法を使う場合は評価のタイミングを参加者が予測できるため、結果に制約が課せられることになる。こうした研究の妥当性は反復によって確立され。反復の中から、食事の直後は幸福感が報告されるなどの一定のパターンが見つかってくる。こうして得られた相関は他の因果関係を検証する方法によって確認することができる。こうした方法にベクトル自己回帰などがある。ESMにできるのは相関を示すことだけである。
研究者によっては、経験サンプリングという用語をスマートフォンやウェアラブルセンサー、IOT(Internet of Things)、電子メールやSNSなど、参加者からの明示的な入力を必要としない、受動的な方法で収集したデータも含めることがある。これらの方法が有利な点は、コンプライアンスの向上や長期間の調査について参加者に対して無理を強いることがない点である。この結果、参加者の行動に影響を与えることなく、長期間かつより高い精度のデータをサンプリングすることができる。研究課題の多くは能動的と受動的の双方の形式の経験サンプリングを用いている。