Muestreo de bola de nieve: Qué es y cómo utilizarlo en la investigación

La investigación de la población es útil para ayudar a entender las tendencias y experiencias de un grupo definido de personas. Algunos temas de investigación se centran en poblaciones específicas que los investigadores pueden encontrar o contactar con dificultad. Un método llamado muestreo de bola de nieve puede ayudar a los investigadores a acceder a esas poblaciones y comprenderlas con más éxito que otras estrategias. En este artículo, hablamos del muestreo de bola de nieve, de los tipos de muestreo de bola de nieve y de algunas ventajas y retos clave que hay que tener en cuenta antes de realizar la investigación.

¿Qué es el muestreo de bola de nieve en la investigación?

El muestreo de bola de nieve, también conocido como muestreo de referencia en cadena, es un método de muestreo no aleatorio que se utiliza cuando las cantidades de prueba son difíciles de encontrar. En el muestreo de bola de nieve, las personas que participan en su estudio nominan a otras fuentes potenciales que puede utilizar en su investigación. Por ejemplo, puede ser difícil encuestar al 1% de los propietarios de coches de lujo de alta gama, a menos que sus fuentes compartan información de contacto o de referencia o proporcionen su información a sus contactos.

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Tipos de muestreo de bola de nieve

Los diferentes tipos de muestreo de bola de nieve sirven para diferentes propósitos, y puede ayudar a entender estos tipos a la hora de decidir si se utiliza esta estrategia. A continuación se presentan tres tipos de muestreo de bola de nieve que puede considerar al realizar una investigación:

Muestreo lineal de bola de nieve

Esta técnica de muestreo ayuda a los investigadores a formar un grupo de muestra de un individuo a la vez. Cada individuo puede remitir a otro posible sujeto de investigación, que a su vez sugiere a otro individuo. Esta cadena puede continuar hasta que los investigadores logren el tamaño de muestra ideal para el tema que están investigando.

Muestreo exponencial no discriminatorio de la bola de nieve

En este tipo de muestreo, los investigadores reclutan al primer sujeto de una población de muestra. Ese primer sujeto puede entonces proporcionar múltiples referencias para el estudio a los reclutadores. Cada nueva referencia puede proporcionar también múltiples referencias hasta que haya suficientes sujetos para el estudio.

Muestreo de bola de nieve discriminatorio exponencial

Esta técnica comienza con el reclutamiento de un sujeto de investigación. Este sujeto puede remitir a varios sujetos potenciales y, a continuación, los investigadores eligen a los candidatos cualificados de entre estas remisiones. Esto puede ayudar a los investigadores a seleccionar los sujetos adecuados para su investigación.

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¿Por qué es importante el muestreo de bola de nieve?

El muestreo de bola de nieve es útil cuando las poblaciones de sujetos de investigación son desconocidas o difíciles de alcanzar. También puede ayudar a los investigadores a conseguir un grupo de candidatos aplicables entre los que elegir para llevar a cabo su investigación. El muestreo de bola de nieve es el método de muestreo preferido para los siguientes tipos de investigación:

  • Prácticas médicas: Los investigadores pueden encontrar personas con enfermedades menos investigadas.
  • Investigación social: Los investigadores pueden reunir el mayor número posible de participantes.
  • Casos de discordia: Los investigadores pueden ayudar a identificar a los testigos de un suceso o a los instigadores.

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Ventajas del muestreo de bola de nieve

Utilizar el muestreo de bola de nieve para reunir sujetos de investigación para su estudio tiene varias ventajas. A continuación se indican algunas de las principales ventajas de utilizar métodos de muestreo de bola de nieve:

  • Muestra rápida de abastecimiento: Si los sujetos hacen remisiones, los investigadores no tienen que dedicar tiempo a buscar sujetos. Esto puede ayudarles a centrar su tiempo y energía en la realización de la investigación.

  • Rentabilidad: Gran parte de la obtención de datos procede de referencias de la muestra, lo que significa que se tarda menos en obtener una población de datos. Esto puede suponer una reducción del coste del estudio porque los investigadores no tienen que buscar las fuentes ellos mismos.

  • Llegar a grupos objetivo difíciles: El muestreo de bola de nieve permite a los investigadores acceder a grupos objetivo difíciles porque se les remite a individuos del grupo objetivo desde su fuente primaria. Ciertos grupos son difíciles de contactar o incluso de conocer fuera de la referencia de la fuente.

  • Educar en las características de la población: Estos métodos de muestreo pueden ayudar a los investigadores a identificar características de la población objetivo que podrían desconocer. Esto puede ayudarles a establecer conexiones con la población y su investigación.

  • Planificación mínima de aprovisionamiento: Cuando los sujetos hacen referencias, los investigadores no tienen que hacer grandes planes de búsqueda. Muchos sujetos pueden acudir a ellos, a los investigadores, o los sujetos pueden nombrar a sujetos potenciales para que ellos se pongan en contacto.

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Desventajas del muestreo de bola de nieve

Al utilizar los métodos de muestreo de bola de nieve, es importante tener en cuenta algunas de las desventajas que pueden experimentar los investigadores. Conocer los posibles obstáculos antes de buscar los sujetos de la muestra puede ayudarle a evitar estas desventajas y a obtener resultados satisfactorios en la investigación. A continuación se indican algunos de los principales retos que hay que tener en cuenta al utilizar el muestreo por bola de nieve:

  • Ejemplo de sesgo: Debido a que los sujetos de la muestra se refieren a otros de la población, existe la posibilidad de que se produzca un sesgo de la muestra. El sesgo de la muestra se produce cuando una muestra de población no refleja la verdadera distribución de la población y puede sesgar los datos en un sentido u otro.
  • Margen de error: Con un potencial sesgo de la muestra que se produce, que puede dejar un margen de error en los investigadores' datos. Esto puede significar que los investigadores calculen o interpreten mal los datos.
  • 2. Falta de cooperación: Ciertas poblaciones de datos pueden no estar dispuestas a presentarse o compartir información en relación con la investigación. Esto puede conducir a resultados de investigación infructuosos o a la falta de datos de la población.

Consejos para aplicar un muestreo de bola de nieve eficaz

Hay varias formas de contrarrestar los posibles obstáculos del muestreo de bola de nieve. La primera forma de superar estos obstáculos es ser consciente de ellos. A continuación se indican otras formas en que los investigadores pueden superar los posibles obstáculos:

  • Analice las respuestas a medida que las reciba: Analizar las respuestas a medida que las recibe puede ayudarle a determinar si su población de muestra tiene un sesgo hacia determinadas respuestas. Esto puede ayudarte a ajustar tu método de investigación o a determinar si necesitas otros sujetos de muestra.
  • Establecerá su margen de error: Antes de comenzar la investigación, debes calcular los márgenes de error adecuados. Esto puede ayudarle a identificar los datos sesgados y a modificar sus métodos de investigación.
  • Fomente la participación: Muchos participantes podrían dudar en compartir información personal. Fomente la participación, en lugar de imponerla, para que los participantes se sientan cómodos. Además, la participación anónima podría ayudarles a sentirse más cómodos compartiendo sus respuestas.

Cómo utilizar el muestreo de bola de nieve en la investigación

Aunque los pasos específicos pueden variar en función del tema de investigación o del método de muestreo, muchas técnicas de muestreo de bola de nieve siguen un patrón general similar. A continuación se explica cómo puede aplicar el muestreo de bola de nieve a su investigación:

1. Identifique a los posibles sujetos de la población

El primer paso para utilizar eficazmente el método de muestreo de bola de nieve es identificar un sujeto de muestra. Este paso puede dar lugar a una o dos fuentes para empezar. Es importante verificar que estos sujetos potenciales cumplen los requisitos subjetivos de su investigación, como la edad o la ocupación.

2. Contactar con los posibles sujetos

Una vez que haya identificado a su sujeto o sujetos de muestra, puede ponerse en contacto con ellos y determinar si están interesados en participar en su investigación. Hay muchas formas de comunicarse con los sujetos, como en persona, por teléfono o por correo electrónico. Si los sujetos desean participar, puede continuar con los pasos del muestreo. Si no quieren formar parte de su investigación, puede ponerse en contacto con su segunda fuente de muestreo o encontrar otras fuentes.

3. Pedir la participación en la investigación

Cuando pida a los participantes que se unan a su investigación, instrúyalos sobre la misma y lo que espera conseguir. Esto puede ayudar a los participantes a tomar decisiones acertadas sobre si desean participar. Incluso si los sujetos no desean participar, puede preguntar por referencias de sujetos.

4. Fomentar la remisión de temas

Una vez que tenga los sujetos iniciales inscritos en su investigación, puede animarles a ofrecer referencias de sujetos. Puede animar a los participantes a que recomienden a otros participantes en lugar de nombrar directamente a otros posibles sujetos. Esto puede ayudar a evitar que los sujetos referidos se sientan avergonzados cuando estés investigando temas delicados.

5. Evaluar las referencias si se utiliza el muestreo discriminatorio

Si utiliza métodos de muestreo discriminatorio, una vez obtenida la información de referencia puede analizarla para determinar los participantes más aplicables. Esto puede ayudar a identificar a los sujetos que se ajustan a los objetivos de su investigación, como los sujetos que se ajustan a un criterio específico de edad u ocupación.

6. Repita la operación hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado.

Una vez que se haya puesto en contacto con sus referencias iniciales, puede pedirles información adicional. Puede repetir estos pasos hasta alcanzar la población deseada o hasta que haya agotado todas las referencias. También puede dejar de reunir participantes cuando determine que ha acumulado una población suficiente para proporcionar datos útiles.

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