Muestreo de bolas de nieve: Definición y ejemplos

Actualizado el 19 de julio de 2024, por Luis Benites.

Resumen

El muestreo de bolas de nieve es un método de muestreo no probabilístico en el que los participantes iniciales reclutan a otros participantes de su red, expandiendo la muestra como una bola de nieve. Este método es útil cuando se estudian poblaciones difíciles de acceder. Por ejemplo, si se investiga sobre trabajadores informales, se puede comenzar entrevistando a algunos conocidos, quienes luego recomendarán a otros trabajadores informales para ser entrevistados, ampliando así la muestra de manera efectiva.

Cuando los investigadores están interesados en estudiar una población en particular, a menudo reclutan miembros de la población para que participen en un estudio utilizando algún tipo de método de muestreo.

Uno de esos métodos es el muestreo de bola de nieve, un método en el que los investigadores reclutan sujetos iniciales para participar en un estudio y luego les piden a esos sujetos iniciales que recluten sujetos adicionales para participar en el estudio.

El muestreo de bola de nieve también se conoce a veces como muestreo de referencia en cadena.

Con este enfoque, el tamaño de la muestra se hace cada vez más grande a medida que cada sujeto adicional recluta más sujetos.

Ejemplo de muestreo de bola de nieve con imagen

Este método de muestreo se utiliza a menudo cuando los investigadores desean estudiar una población donde los sujetos son particularmente difíciles de identificar o alcanzar.

Ejemplos del muestreo de bolas de nieve

  1. Personas con enfermedades raras. Si los investigadores están realizando un estudio de personas con enfermedades raras, puede resultar difícil encontrarlas. Sin embargo, si pueden encontrar solo unas pocas personas iniciales para participar en el estudio, entonces pueden pedirles que recluten a más personas que puedan conocer a través de un grupo de apoyo privado u otros medios.
  2. Personas sin hogar. Puede resultar difícil obtener una lista de personas sin hogar en una ciudad. Sin embargo, los investigadores podrían encontrar algunas personas sin hogar y luego pedirles que recluten a más personas sin hogar que conozcan para que participen en el estudio.
  3. Ex convictos. Si los investigadores están interesados en realizar un estudio de ex convictos, podría ser difícil encontrar una muestra grande de personas que estén dispuestas a participar en el estudio. Pero si los investigadores pueden encontrar solo algunos ex convictos para el estudio, podrían pedirles a cada uno de ellos que reclute a personas adicionales que conozcan que también sean ex convictos.

La razón por la que el muestreo de bolas de nieve es tan efectivo es porque a menudo es difícil para los investigadores reclutar individuos que no quieren ser identificados por una razón en particular. Sin embargo, es mucho más fácil reclutar a estas personas si están siendo reclutadas por personas que se encuentran en circunstancias similares a ellas y pueden asegurarles que su privacidad se mantendrá en el estudio.

Un investigador puede tener dificultades para reclutar a alguien con una enfermedad rara para que participe en un estudio, pero si esa persona está siendo reclutada por alguien que tiene exactamente la misma enfermedad, es mucho más probable que lo haga.

Notas de nerd:
El muestreo de bola de nieve es un ejemplo de un método de muestreo no probabilístico, lo que significa que no todos los miembros de una población en particular tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para un estudio.
Después de todo, al usar este método, la única forma en que un individuo podría convertirse en parte de un estudio es si un investigador lo contrató directamente para ser un sujeto inicial o si fue reclutado por un sujeto que ya estaba en el estudio.
Lo opuesto a un método de muestreo no probabilístico sería un método de muestreo basado en la probabilidad, en el que cada miembro de una población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para un estudio. El ejemplo más obvio de esto sería una muestra aleatoria simple.

Ventajas del muestreo de bolas de nieve

  • Los investigadores pueden llegar a sujetos de una población en particular que de otro modo sería difícil o imposible de alcanzar.
  • El muestreo de bolas de nieve es de bajo costo y fácil de implementar.
  • El muestreo de bola de nieve no requiere que un equipo de investigación contrate reclutadores para el estudio, ya que los sujetos iniciales actúan como reclutadores que traen sujetos adicionales.

Desventajas del muestreo de bolas de nieve

  • No se garantiza que la muestra para el estudio sea una muestra representativa de la población en general.
  • Es probable que se produzca un sesgo de muestreo. Debido a que los sujetos iniciales reclutan sujetos adicionales, es probable que muchos de los sujetos compartan rasgos o características similares que podrían no ser representativas de la población más grande bajo estudio.
  • Debido a que es probable que la muestra esté sesgada, puede ser difícil sacar conclusiones sobre la población más grande con certeza. Por esta razón, el muestreo de bola de nieve se usa a menudo como parte del análisis exploratorio, cuando los investigadores simplemente están interesados en obtener una mejor comprensión de una determinada población y, potencialmente, descubrir información de la que no estaban al tanto.

La ética del muestreo de bolas de nieve

Debido a que el muestreo de bolas de nieve se usa a menudo para reclutar personas que no quieren ser identificadas o conocidas, el tema de la investigación suele ser delicado y personal.

Por esta razón, los investigadores deben tener mucho cuidado de proteger la información privada de las personas en el estudio para que sus datos de contacto e información no se filtren.

Los investigadores deben informar a los sujetos existentes y a los posibles sujetos futuros que toda su información privada se mantendrá segura.

Métodos Alternativos de Muestreo No Probabilístico

Comparando el muestreo de bola de nieve con otros métodos no probabilísticos:

  • Muestreo por cuotas: Se seleccionan sujetos de manera no aleatoria hasta que se alcanza una cuota preestablecida para diferentes subgrupos de la población.
  • Muestreo intencional: Se seleccionan sujetos de manera deliberada basándose en características específicas que son de interés para el estudio.

Ejemplos y aplicaciones Prácticas del Muestreo de Bolas de Nieve

Este método se utiliza en diversos campos:

  • Sociología: Estudios sobre poblaciones marginadas.
  • Salud pública: Investigación sobre la propagación de enfermedades infecciosas.
  • Criminología: Investigación sobre redes criminales y rehabilitación de ex convictos.

Consideraciones importantes

Herramientas y Técnicas Modernas

El uso de redes sociales y aplicaciones móviles ha mejorado la eficiencia del muestreo de bola de nieve, permitiendo a los investigadores llegar a sujetos de manera más rápida y económica.

Consideraciones Éticas y Legales

Al utilizar este método, los investigadores deben asegurarse de obtener el consentimiento informado de los participantes y proteger su privacidad y confidencialidad en todo momento.

Mejoras y Adaptaciones del Muestreo de Bolas de Nieve

Para reducir el sesgo y aumentar la representatividad, los investigadores pueden combinar el muestreo de bola de nieve con métodos probabilísticos, como el muestreo aleatorio estratificado.

Recursos Adicionales para bolas de nieve

Fuentes y recursos de investigación

1. Biernacki, P., & Waldorf, D. (1981). “Snowball Sampling: Problems and Techniques of Chain Referral Sampling.” Sociological Methods & Research, 10(2), 141-163. Enlace al artículo

2. Goodman, L. A. (1961). “Snowball Sampling.” The Annals of Mathematical Statistics, 32(1), 148-170. Enlace al artículo

3. Atkinson, R., & Flint, J. (2001). “Accessing Hidden and Hard-to-Reach Populations: Snowball Research Strategies.” Social Research Update, 33. Enlace al artículo

4. Salganik, M. J., & Heckathorn, D. D. (2004). “Sampling and Estimation in Hidden Populations Using Respondent-Driven Sampling.” Sociological Methodology, 34(1), 193-240. Enlace al artículo

Redactores del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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  • Cisco Pfoccori
    Editor de contenido y SEO

    15 años haciendo SEO, monetizando, haciendo nichos y ayudando a empresas a mejoras sus estrategia digital. Pueden contactarme si necesitan mejorar su digitalización, actualmente trabajo para CirculoSEO.

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