June 30, 2015 | Carlos Ochoa

Muestreo no probabilístico por bola de nieve

Finalizamos con este post nuestra serie dedicada a técnicas de muestro. Hablaremos de una técnica conocida como bola de nieve (snowball sampling).

El muestreo por bola de nieve es una técnica de muestreo no probabilística en la que los individuos seleccionados para ser estudiados reclutan a nuevos participantes entre sus conocidos. 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.

Muestreo por bola de nieve

 

La bola de nieve se usa con frecuencia para acceder a poblaciones de baja incidencia y a individuos de difícil acceso por parte del investigador. En proyectos en los que se quiere estudiar a un colectivo muy específico (por ejemplo, personas aficionadas al coleccionismo de monedas), puede resultar mucho más efectivo obtener una muestra a través de conocidos y amigos de los propios coleccionistas, que mediante una selección puramente aleatoria, en la que una gran cantidad de individuos candidatos a participar serían descartados. Supuestamente, es muy probable que un coleccionista de monedas conozca a otros coleccionistas de monedas, lo que hace de esta técnica una forma efectiva de muestrear un colectivo que de otra manera resultaría de difícil acceso para el investigador.

Por lo tanto, la bola de nieve funciona especialmente bien cuando el rasgo distintivo de la población que queremos estudiar tiende a agrupar a dichos individuos, a favorecer su contacto social. Es algo más habitual de lo que podría parecer a simple vista. Es obvio que coleccionistas, practicantes de un deporte o aficionados a un tipo de música pueden cumplir con esta propiedad. Pero también aplica a otros colectivos como pacientes de una enfermedad rara, por poner un ejemplo, ya que su circunstancia personal facilita que estas personas entren en contacto con otras personas con el mismo rasgo (por ejemplo, en la consulta del médico, en asociaciones, etc.).

 

Proceso

El proceso de creación de una muestra mediante bola de nieve se fundamenta en usar la red de contactos de unos individuos iniciales para acceder a más gente de un colectivo. Podríamos dividir este proceso en los siguientes pasos:

1. Definir un programa de participación, en el que se describa el proceso por el que un individuo invita o refiere a otros para que participen.

2. Identificar colectivos u organizaciones que puedan facilitar el acceso a unos individuos iniciales que cumplan con el rasgo característico del estudio.

3. Obtener contactos iniciales y pedirles su participación. Esta parte sería similar a una técnica de muestreo convencional, pero destinada a obtener un tamaño de muestra reducido.

4. Solicitar a los participantes, una vez finalizada la entrevista, el acceso a otros contactos.

5. Asegurar la diversidad de contactos mediante una correcta selección de los individuos iniciales y promoviendo que la recomendación no se limite a contactos muy cercanos.

 

Tipos de muestreo bola de nieve

snowball-sampling-1

 

Básicamente podemos identificar dos tipos de muestreo de bola de nieve:

1. Muestreo lineal: Cada individuo participante debe recomendar a otro individuo, de forma que la muestra crece a un ritmo lineal.

2. Muestreo exponencial: Cada individuo debe invitar a participar a dos o más individuos. De esta forma, cuanta más gente participa en el estudio, más gente se añade al mismo.

 

Ventajas e inconvenientes

Las principales ventajas de esta técnica son:

- Permite muestrear poblaciones de difícil acceso.

- Es un proceso económico y sencillo.

- Requiere poca planificación y pocos recursos humanos: los propios sujetos entrevistados hacen de mano de obra.

Respecto a los inconvenientes:

- Falta de control sobre cómo se constituye la muestra, ya que está en manos de los propios encuestados y su criterio el seleccionar a nuevos individuos.

- Como toda técnica no probabilística, la bola de nieve no garantiza representatividad ni permite conocer el grado de precisión que ofrecerá.

- Esta técnica es especialmente sensible al sesgo de muestreo. Dado que los individuos participantes se obtienen por invitación de individuos ya seleccionados, podría suceder que todos los individuos compartan ciertas características o rasgos, independientemente del rasgo objeto de estudio, por lo que el muestreo estaría accediendo sólo a un subgrupo de la población a estudiar. Este problema se pone especialmente de manifiesto si la selección de individuos iniciales no es suficientemente diversa.

- Tamaño de muestra incontrolado: la técnica no permite fijar a priori con precisión el tamaño de muestra que vamos a obtener.

 

Otras consideraciones

Sin duda, el principal problema de la bola de nieve es el riesgo de "sesgos de comunidad": accedemos a un subgrupo de individuos dentro de nuestro target 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 nos 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 nos dirigimos a colectivos reducidos en los que no es posible tener un marco muestral. Es por ello 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.

 

Finalizamos así la serie de posts dedicadas al muestreo, esperamos que os haya resultado de utilidad y, como siempre, cualquier duda la aclararemos vía comentarios. ¡Nos vemos en próximas entradas!

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ÍNDICE: Serie Muestreo

  1. El muestreo: qué es y por qué funciona
  2. Muestreo probabilístico o no probabilístico
  3. Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple
  4. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado
  5. Muestreo probabilístico: muestreo sistemático
  6. Muestreo probabilístico: muestreo por conglomerados
  7. Muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia
  8. Muestreo no probabilístico: muestreo por cuotas
  9. Muestreo no probabilístico: muestreo por bola de nieve
Carlos Ochoa

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Carlos Ochoa | Chief Client Officer

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