CÓMO UTILIZAR
MUESTREO BOLA DE NIEVE EN ESTUDIOS DE MERCADOS
José Pérez Leal
Entre mis
experiencias en trabajo de campo puedo mencionar un estudio realizado con el
Instituto Nacional de Estadística (Venezuela) donde la población objeto de
estudio fueron las Persona que Viven en la
Calle y en Vertederos de Basura y una de las tácticas aplicadas para lograr abordajes
exitosos fue la entrega de un pequeño cotillón con un sándwich tipo croissant,
una galleta, la popular “María” y un jugo de cartón lo que resultó exitoso pero
involuntariamente se estaba aplicando una técnica de reclutamiento de los
entrevistados por medio el Muestreo No Probabilístico llamado Bola de Nieve en
virtud de que cada entrevistado se encargaba de reclutar a dos y tres personas
de esta población de difícil acceso sobre pasando inclusive las expectativas
que se tuvieron al inicio de las Operaciones de Campo.
En este
contexto se inserta el llamado el muestreo de bola de nieve o muestreo en
cadena, el cual es una técnica de Muestreo No Probabilístico utilizada por los
investigadores para identificar a los sujetos potenciales en estudios en donde
los sujetos son difíciles de encontrar.
Es decir, se utiliza
este método de muestreo si la muestra para el estudio es muy rara o si está
limitada a un subgrupo muy pequeño de la población. Este tipo de técnica de
muestreo funciona en cadena. Luego de observar al primer sujeto, el
investigador le pide ayuda a él para identificar a otras personas que tengan un
rasgo de interés similar.
El proceso de
muestreo de bola de nieve es como pedirles a tus sujetos que designen a otra
persona con el mismo rasgo como el próximo sujeto. Luego, el investigador
observa a los sujetos designados y sigue de la misma manera hasta obtener el
número suficiente de sujetos. El nombre de "bola de nieve" proviene
justamente de esta idea: del mismo modo que una bola de nieve al rodar por una
ladera se va haciendo más y más grande, esta técnica permite que el tamaño de
la muestra vaya creciendo a medida que los individuos seleccionados invitan a
participar a sus conocidos.
Tipos de
muestreo de bola de nieve
El muestreo de
bola de nieve es una técnica de muestreo no probabilístico utilizada por los
investigadores para identificar a los sujetos potenciales en estudios en donde
los sujetos son difíciles de encontrar.
Los
investigadores utilizan este método de muestreo si la muestra para el estudio
es muy rara o si está limitada a un subgrupo muy pequeño de la población. Este
tipo de técnica de muestreo funciona en cadena. Luego de observar al primer
sujeto, el investigador le pide ayuda a él para identificar a otras personas
que tengan un rasgo de interés similar.
El proceso de
muestreo de bola de nieve es como pedirles a tus sujetos que designen a otra
persona con el mismo rasgo como el próximo sujeto. Luego, el investigador
observa a los sujetos designados y sigue de la misma manera hasta obtener el
número suficiente de sujetos.
Por ejemplo,
para obtener sujetos para un estudio que quiere analizar una enfermedad rara,
el investigador puede elegir utilizar el muestreo de bola de nieve, ya que será
difícil obtener sujetos. También es posible que los pacientes con la misma
enfermedad tengan un grupo de apoyo, y si uno de sus miembros es tu primer
sujeto, lo más probable es que allí encuentres más sujetos para el estudio.
Ventajas del
muestreo de bola de nieve
El proceso en
cadena permite que el investigador llegue a poblaciones que son difíciles de
probar cuando se utilizan otros métodos de muestreo.
El proceso es
barato, simple y rentable.
Esta técnica de
muestreo necesita poca planificación y menos mano de obra que otras técnicas de
muestreo.
Desventajas
del muestreo de bola de nieve
El investigador
tiene poco control sobre el método de muestreo. Los sujetos que el investigador
puede obtener se basan principalmente en los sujetos observados anteriormente.
La representatividad
de la muestra no está garantizada. El investigador no tiene ni idea de la
verdadera distribución de la población ni de la muestra. Sin embargo intuyo que
la distribución de probabilidad más apropiada en estos casos en la Distribución de Poisson
El sesgo de
muestreo es también un miedo de los investigadores cuando se utiliza esta
técnica. Los primeros sujetos tienden a designar a personas que conocen bien.
Como consecuencia, es muy posible que los sujetos compartan los mismos rasgos y
características y, por lo tanto, la muestra que obtenga el investigador será
sólo un pequeño subgrupo de toda la población.
A manera de
conclusión
Sin duda, el
principal problema de la bola de nieve es el riesgo de "sesgos de comunidad": se acceda a
un subgrupo de individuos dentro del target objeto de estudio y el
reclutamiento de nuevos miembros no logra salir de ese subgrupo. El único
remedio contra este mal es hacer una buena selección inicial de individuos, que
garantice que cualquier subgrupo existente sea accesible en la red de contactos
de los individuos iniciales.
Cabe destacar
que esta técnica muchas veces es la única posible cuando el objetivo son colectivos reducidos en los que no es posible
tener un marco muestral o se tenga acceso utilizando una muestra demasiado
grande, incurriendo en costos muy elevados. Es por ellos que muchos
investigadores trabajan en perfeccionar la técnica para corregir sus sesgos. En
concreto, una de las técnicas más prometedores en las que se trabaja se conoce
como Respondent Driven Sampling, un sistema que trata de corregir mediante un
modelo matemático los posibles sesgos introducidos en la selección de
individuos. (Ochoa, 2015)
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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICS Y DOCUMENTALES
Explorable.com (s/f) Muestreo de bola de nieve [Artículo
en línea] disponible en: https://explorable.com/es/muestreo-de-bola-de-nieve [Consulta: 2017,
marzo 25]
Ochoa, Carlos (2015) Muestreo no probabilístico:
muestreo por bola de nieve. [Artículo en línea] disponible en: https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-bola-nieve [Consulta:
2017, marzo 22]
Universoformulas.com (s/f) Muestreo de bola de nieve
[Artículo en línea] disponible en: http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-bola-nieve/ [Consulta:
2017, marzo 20]
Martin Chikilian. Código Buggy Python: Los 10 Errores
más Comunes que Cometen los Desarrolladores Python https://www.toptal.com/python/c%C3%B3digo-buggy-python-los-10-errores-m%C3%A1s-comunes-que-cometen-los-desarrolladores-python/es
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