Muestreo de bola de nieve: qué es y cómo usarlo en la investigación

Por el equipo editorial de Indeed

29 de julio de 2021

La investigación demográfica es útil para ayudar a comprender las tendencias y experiencias en un grupo definido de personas. Ciertos temas de investigación se centran en poblaciones específicas que a los investigadores les puede resultar difícil encontrar o contactar. 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, analizamos el muestreo de bola de nieve, los tipos de muestreo de bola de nieve y algunas ventajas y desafíos clave que se deben considerar antes de realizar una 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 involucradas en su estudio nominan otras fuentes potenciales que puede usar en su investigación. Por ejemplo, podría ser un desafío encuestar al 1 % de los propietarios de automóviles que poseen automóviles de lujo premium, a menos que sus fuentes compartan información de contacto o referencia o proporcionen su información a sus contactos.

Tipos de muestreo de bola de nieve

Los diferentes tipos de muestreo de bola de nieve sirven para diferentes propósitos, y puede ayudar a comprender estos tipos al decidir si usar esta estrategia. Aquí hay tres tipos de muestreo de bola de nieve que podría considerar al realizar una investigación:

Muestreo de bola de nieve lineal

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

Muestreo de bola de nieve no discriminatorio exponencial

En este tipo de muestreo, los investigadores reclutan al primer sujeto de una muestra de población. Ese primer sujeto puede proporcionar múltiples referencias para el estudio a los reclutadores. Cada nueva referencia también puede proporcionar 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 tema puede referirse a múltiples temas potenciales, y luego los investigadores eligen candidatos calificados de estas referencias. Esto puede ayudar a los investigadores a seleccionar los temas adecuados para su investigación.

¿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. Esto también puede ayudar a los investigadores a obtener 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 tantos participantes como sea posible.

  • Casos de discordia: Los investigadores pueden ayudar a identificar testigos de un evento o instigadores.

Ventajas del muestreo de bola de nieve

Existen varias ventajas en el uso del muestreo de bola de nieve para recopilar sujetos de investigación para su estudio. Aquí hay algunas ventajas clave de usar métodos de muestreo de bola de nieve:

  • Abastecimiento rápido de muestras: con los sujetos haciendo referencias, los investigadores no tienen que perder el tiempo buscando sujetos. Esto puede ayudarlos a concentrar su tiempo y energía en realizar la investigación.

  • Rentable: gran parte del abastecimiento proviene de referencias de muestra, lo que significa que se necesita menos tiempo para obtener una población de datos. Esto puede conducir a una reducción en el costo del estudio porque los investigadores no tienen que buscar fuentes por sí mismos.

  • Llegue a grupos objetivo difíciles: el muestreo de bola de nieve permite a los investigadores obtener acceso a grupos objetivo difíciles porque están siendo referidos a individuos dentro del grupo objetivo desde su fuente principal. Ciertos grupos son difíciles de contactar o incluso conocer fuera de la fuente de referencia.

  • Educar sobre las características de la población: estos métodos de muestreo pueden ayudar a los investigadores a identificar características de la población objetivo que quizás no conocían. Esto puede ayudarlos a hacer conexiones con la población y su investigación.

  • Planificación mínima de abastecimiento: con sujetos que hacen referencias, los investigadores no tienen que hacer planes extensos de abastecimiento. Muchos sujetos pueden acudir a ellos, los investigadores, o los sujetos pueden nombrar sujetos potenciales para que se comuniquen.

Desventajas del muestreo de bola de nieve

Cuando se utilizan métodos de muestreo de bola de nieve, es importante tener en cuenta algunas de las desventajas que pueden experimentar los investigadores. Conocer los obstáculos potenciales antes de buscar sujetos de muestra puede ayudarlo a evitar estas desventajas y obtener resultados de investigación exitosos. Aquí hay algunos desafíos clave a considerar cuando se utiliza el muestreo de bola de nieve:

  • Sesgo de la muestra: debido al hecho de que los sujetos de la muestra se refieren a otros en la población, existe la posibilidad de que se produzca un sesgo de la muestra. El sesgo de muestra es cuando una población de muestra no refleja la verdadera distribución de la población y puede sesgar los datos de una forma u otra.

  • Margen de error: si se produce un posible sesgo de muestra, eso puede dejar un margen de error en los datos de los investigadores. Esto puede significar que los investigadores calculan o interpretan mal los datos.

  • 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 fallidos o a la falta de datos de población.

Consejos para implementar un muestreo de bola de nieve eficaz

Hay varias formas de contrarrestar los obstáculos potenciales del muestreo de bola de nieve. La primera forma de superar estos obstáculos es ser consciente de ellos. Aquí hay algunas otras formas en que los investigadores pueden superar los obstáculos potenciales:

  • Analice las respuestas a medida que las recibe: el análisis de las respuestas a medida que las recibe puede ayudarlo a determinar si la población de su muestra tiene un sesgo hacia ciertas respuestas. Esto puede ayudarlo a ajustar su método de investigación o ayudarlo a determinar si necesita otros sujetos de muestra.

  • Establezca su margen de error: antes de comenzar la investigación, debe calcular sus márgenes de error adecuados. Esto puede ayudarlo a identificar datos sesgados y modificar sus métodos de investigación.

  • Fomentar la participación: muchos participantes pueden dudar en compartir información personal. Fomentar la participación, en lugar de imponerla, para ayudar a los participantes a sentirse cómodos. Además, la participación anónima podría ayudarlos a sentirse más cómodos compartiendo sus respuestas.

Cómo utilizar el muestreo de bola de nieve en la investigación

Aunque los pasos específicos pueden variar según el tema de la investigación o el método de muestreo, muchas técnicas de muestreo de bola de nieve siguen un patrón general similar. Así es como puede aplicar el muestreo de bola de nieve a su investigación:

1. Identificar sujetos de población potenciales

El primer paso para usar efectivamente el método de muestreo de bola de nieve es identificar un sujeto de muestra. Es probable que este paso resulte en una o dos fuentes para empezar. Es importante verificar que estos sujetos potenciales cumplan con los requisitos subjetivos de su investigación, como la edad o la ocupación.

2. Póngase en contacto con sujetos potenciales

Una vez que haya identificado su sujeto o sujetos de muestra, puede contactarlos 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 sus pasos de muestreo. Si no quieren ser parte de su investigación, puede comunicarse con su segunda fuente de muestra o buscar otras fuentes.

3. Solicite unirse a la investigación

Cuando pida a los participantes que se unan a su investigación, infórmeles sobre la investigación y lo que espera lograr. Esto puede ayudar a los participantes a tomar decisiones acertadas sobre si desean participar. Incluso si los sujetos no desean participar, aún puede consultar acerca de las referencias de sujetos.

4. Fomentar la derivación de temas

Una vez que haya inscrito a los sujetos iniciales en su investigación, puede animarlos a ofrecer referencias de temas. Puede alentar a los participantes a recomendar que otros participantes se presenten en lugar de nombrar directamente otros temas potenciales. Esto puede ayudar a evitar que los sujetos referidos se avergüencen cuando esté investigando temas delicados.

5. Evaluar referencias si se utiliza muestreo discriminativo

Si está utilizando métodos de muestreo discriminativos, una vez que obtenga la información de referencia, puede analizarla para determinar los participantes más aplicables. Esto puede ayudar a identificar sujetos que se ajusten a los objetivos de investigación de su tema, como sujetos que se ajusten a un criterio específico de edad u ocupación.

6. Repita hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado

Una vez que haya contactado a sus referencias iniciales, puede pedirles información de referencia adicional. Puede repetir estos pasos hasta llegar a la población deseada o hasta que haya agotado todas las referencias. También puede dejar de reunir participantes cuando determine que ha acumulado suficiente población para proporcionar datos útiles.

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