En la investigación de sociología y estadística , el muestreo en bola de nieve [1] (o muestreo en cadena , muestreo por referencia en cadena , muestreo por referencia [2] [3] ) es una técnica de muestreo no probabilístico en la que los sujetos de estudio existentes reclutan sujetos futuros entre sus conocidos. Por tanto, se dice que el grupo de muestra crece como una bola de nieve rodante. A medida que se va acumulando la muestra, se recopilan suficientes datos como para que sean útiles para la investigación. Esta técnica de muestreo se utiliza a menudo en poblaciones ocultas, como consumidores de drogas o trabajadores sexuales, a las que los investigadores tienen difícil acceso. Como los miembros de la muestra no se seleccionan a partir de un marco muestral , las muestras de bola de nieve están sujetas a numerosos sesgos . Por ejemplo, las personas que tienen muchos amigos tienen más probabilidades de ser incluidas en la muestra. Cuando se utilizan redes sociales virtuales, esta técnica se denomina muestreo de bola de nieve virtual. [4]
Se creía ampliamente que era imposible hacer estimaciones insesgadas a partir de muestras de bola de nieve, pero se ha demostrado que una variación del muestreo de bola de nieve llamada muestreo impulsado por el encuestado [5] [6] [7] permite a los investigadores hacer estimaciones asintóticamente insesgadas a partir de muestras de bola de nieve. bajo ciertas condiciones. El muestreo en bola de nieve y el muestreo impulsado por los encuestados también permiten a los investigadores hacer estimaciones sobre la red social que conecta a la población oculta.
El muestreo de bola de nieve utiliza un pequeño grupo de informantes iniciales para nominar, a través de sus redes sociales, a otros participantes que cumplan con los criterios de elegibilidad y potencialmente podrían contribuir a un estudio específico. El término "muestreo de bola de nieve" refleja una analogía con una bola de nieve que aumenta de tamaño a medida que rueda cuesta abajo. [8]
Es probable que los participantes conozcan a otras personas que comparten las características que los hacen elegibles para su inclusión en el estudio. [9]
Snowball sampling is quite suitable to use when members of a population are hidden and difficult to locate (e.g. samples of the homeless or users of illegal drugs) and these members are closely connected (e.g. organized crime, sharing similar interests, involvement in the same groups that are relevant to the project at hand).[9]
Snowball sampling can be perceived as an evaluation sampling in the social computing field. For example, in the interview phase, snowball sampling can be used to reach hard-to-reach populations. Participants or informants with whom contact has already been made can use their social networks to refer the researcher to other people who could potentially participate in or contribute to the study.
It has been observed that conducting research in conflict environments is challenging due to mistrust and suspicion. A conflict environment is one in which people or groups think that their needs and goal are contradictory to the goals and or needs of other people or groups. These conflicts among people or groups might include claims to territory, resources, trade, civil and religious rights that cause considerable misunderstanding and heighten disagreements, leading to an environment with lack of trust and suspicion. In a conflict environment, the entire population (rather than a specific group of people) is marginalized to some extent, which makes it hard for investigators to reach potential participants for their research. For example, a threatening political environment under an authoritarian regime creates obstacles for the investigators to conduct the research. Snowball sampling has been demonstrated as a useful method in conducting research in conflict environments, such as in the context of the Israel and Arab Conflict.[10] Snowball sampling allows the investigators to approach the marginalized population at cognitive and emotional level and enroll them in study. Snowball sampling addresses the conditions of lack of trust that arises due to uncertainty about the future through trace-linking methodology.[11]
Snowball sampling can be used to identify experts in a certain field such as medicine, manufacturing processes, or customer relation methods, and gather professional and valuable knowledge.
For instance, 3M called in specialists from all fields that related to how a surgical drape could be applied to the body using snowball sampling. Every involved expert can suggest another expert who they may know could offer more information.
El muestreo en bola de nieve se puede utilizar para reclutar participantes en investigaciones sobre comportamientos marginados, criminalizados u otros comportamientos estigmatizados, y sus consecuencias. Los ejemplos incluyen el uso de sustancias ilegales (p. ej., drogas sin receta), la recolección de materiales ilegales (p. ej., marfil, armas sin licencia) o prácticas estigmatizadas (p. ej., apoyo a la anorexia, fetiches sexuales). La exclusión de la sociedad mayoritaria o el miedo a ser expuesto o avergonzado dificultan el contacto con los participantes por los medios habituales. Sin embargo, la naturaleza de muchos de estos comportamientos significa que las personas que los practican tienen contacto entre sí. El muestreo en bola de nieve se utiliza en muchos estudios de poblaciones involucradas en la calle. [12]
El muestreo en bola de nieve se puede utilizar en metodologías de investigación tanto alternativas como complementarias. Como metodología alternativa, cuando no se pueden emplear otros métodos de investigación, debido a circunstancias desafiantes y cuando no es posible el muestreo aleatorio. Como metodología complementaria a otros métodos de investigación para aumentar la calidad y eficiencia de la realización de la investigación y minimizar el sesgo de muestreo, como el muestreo por cuotas . [11] [14]
La mejor defensa contra las debilidades es comenzar con un conjunto de informantes iniciales que sean lo más diversos posible. [9] Los esfuerzos para mejorar la principal desventaja del muestreo en bola de nieve dieron como resultado el método de muestreo impulsado por el encuestado (RDS). [17] RDS aumenta el método de referencia ponderando la muestra para compensar la selección no aleatoria inicial , lo que puede conducir a la reducción de errores que ocurren en el muestreo mediante el método de referencia. [13]
El muestreo virtual de bola de nieve es una variación del muestreo tradicional de bola de nieve y se basa en redes virtuales de participantes. Aporta nuevas ventajas pero también desventajas para el investigador.
Se utilizó la técnica de muestreo virtual de bola de nieve con el fin de encontrar participantes para el estudio de un grupo minoritario: empresarios argentinos que viven en España. Alrededor del 60 por ciento de esta población tiene doble nacionalidad: española y argentina. Las estadísticas nacionales españolas los clasifican únicamente como ciudadanos europeos y tampoco hay información sobre el lugar de nacimiento vinculado a los perfiles de los emprendedores en España. Por lo tanto, hacer referencia únicamente a las estadísticas nacionales hizo imposible construir un marco muestral para esta investigación. El uso de redes virtuales en este ejemplo de población de difícil acceso aumentó el número de sujetos participantes y, como consecuencia, mejoró la representatividad de los resultados del estudio. [4]
Las preocupaciones éticas pueden impedir que el personal de investigación se comunique directamente con muchos encuestados potenciales. Por lo tanto, los directores de programa o el personal que conocían a posibles encuestados pueden hacer contactos iniciales y luego pedir a aquellos que estaban dispuestos a cooperar que se pongan en contacto personalmente con el proyecto. En cada caso, el participante de la investigación recién reclutado debe estar capacitado para comprender y aceptar los criterios de elegibilidad de la investigación. Por ejemplo, en un estudio sobre el tratamiento del trastorno por uso de sustancias que utilizó un muestreo en bola de nieve, a muchos les resultó difícil comprender los criterios de elegibilidad porque algunos criterios violaban el sentido común sobre el tratamiento y la no tratamiento. Por ejemplo, muchas personas se definen a sí mismas como no tratadas a pesar de posibles permanencias prolongadas en programas de internamiento civil porque sus internamientos en estas instituciones fueron involuntarios y/o porque se volvieron adictos al ser liberados y luego se recuperaron más adelante. [18] Por lo tanto, la calidad del consentimiento informado estaba en duda.
En una investigación cualitativa, se revisa la aprensión en torno a los sentimientos de compulsión en busca de posibles dilemas éticos y se hacen recomendaciones para el proceso de investigación. [19]
El muestreo de bola de nieve es un método de reclutamiento que emplea la investigación de las redes sociales de los participantes para acceder a poblaciones específicas. Según la investigación mencionada en el artículo escrito por Kath Browne, [20] es accesible utilizar las redes sociales para investigar. En esta investigación, Kath Browne utilizó las redes sociales para investigar a mujeres no heterosexuales. El muestreo en bola de nieve se utiliza a menudo porque es difícil acceder a la población bajo investigación, ya sea debido al bajo número de participantes potenciales o a la sensibilidad del tema. El autor indicó la técnica de reclutamiento de muestreo en bola de nieve, que utiliza relaciones interpersonales y conexiones dentro de las personas. Debido al uso de las redes sociales y las relaciones interpersonales, el muestreo en bola de nieve forma cómo actúan e interactúan los individuos en grupos focales, entrevistas de pareja y entrevistas. Como resultado, el muestreo en bola de nieve no sólo resulta en el reclutamiento de muestras particulares, sino que el uso de esta técnica produce relatos de las vidas de los participantes. Para ayudar a mitigar estos riesgos, es importante no depender de un solo método de muestreo para recopilar datos sobre un sector objetivo. Para obtener información con mayor precisión, una empresa debe hacer todo lo posible para garantizar que el muestreo esté controlado. Además, es imperativo que se utilice el personal adecuado para ejecutar el muestreo real, porque una oportunidad perdida podría sesgar los resultados.
Un nuevo enfoque para el estudio de poblaciones ocultas. Se utiliza eficazmente para evitar sesgos en el muestreo de bola de nieve. El muestreo impulsado por los encuestados implica tanto una técnica de muestreo de campo como procedimientos de estimación personalizados que corrigen la presencia de homofilia en los atributos de la población. El método de muestreo impulsado por los encuestados emplea un sistema dual de incentivos estructurados para superar algunas de las deficiencias de dichas muestras. Al igual que otros métodos de referencia en cadena, RDS supone que aquellos que tienen más capacidad para acceder a miembros de poblaciones ocultas son sus propios pares. [21]
Peer Esteem Snowballing es una variación del muestreo de bola de nieve, útil para investigar pequeñas poblaciones de opinión de expertos. Sus defensores [22] argumentan que tiene una serie de ventajas en relación con otras técnicas de bola de nieve:
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