El muestreo de bolas de nieve (también conocido como muestreo de referencia en cadena) es un método de muestreo no probabilístico (no aleatorio) utilizado cuando las características que poseen las muestras son raras y difíciles de encontrar. Por ejemplo, si está estudiando el nivel de satisfacción del cliente entre el Club de Golf elite Nirvana Bali en Bali, le resultará cada vez más difícil encontrar fuentes de datos primarios a menos que un miembro esté dispuesto a proporcionarle contactos de otros miembros.

Este método de muestreo implica fuentes de datos primarias nominando otras fuentes de datos primarias potenciales para ser utilizadas en la investigación. En otras palabras, el método de muestreo de bola de nieve se basa en referencias de sujetos iniciales para generar sujetos adicionales. Por lo tanto, al aplicar este método de muestreo, los miembros del grupo de muestra se reclutan mediante remisión en cadena.

Además, el muestreo de bolas de nieve es el más popular en los estudios de negocios que se centran en una empresa específica que involucra la recopilación de datos primarios de los empleados de esa empresa. Una vez que tenga los datos de contacto de un empleado, él/ella puede ayudarlo a reclutar a otros empleados para el estudio al proporcionar los datos de contacto.

Existen los siguientes tres patrones de bola de nieve muestreo:

1. Muestreo lineal de bolas de nieve. La formación de un grupo de muestra comienza con un solo sujeto y el sujeto proporciona una sola referencia. El referido es reclutado en el grupo de muestra y él / ella también proporciona solo un nuevo referido. Este patrón se continúa hasta que el grupo de muestra esté completamente formado.

2. Exponential non-discriminative snowball sampling. The first subject recruited to the sample group provides multiple referrals. Each new referral is explored until primary data from sufficient amount of samples are collected.

3. Exponential discriminative snowball sampling. Los sujetos remiten varias veces, sin embargo, solo se recluta un nuevo sujeto entre ellos. La elección de una nueva asignatura se guía por la finalidad y los objetivos del estudio.

Aplicación de muestreo de bolas de nieve: un ejemplo

La aplicación de muestreo de bolas de nieve implica las siguientes etapas:

1. Establecer un contacto con uno o dos casos iniciales del marco de muestreo. Esta etapa suele ser la más difícil.
2. Solicite los casos iniciales para identificar más casos
3. Solicite nuevos casos para identificar más casos (y así sucesivamente)
4. Deténgase cuando:
5. a) El tamaño de muestra predeterminado se haya completado;
6. b) No queden más casos;
7. c) La búsqueda de más casos hará que el proyecto sea inmanejable debido al gran tamaño.

Si utiliza un cuestionario como método de recopilación de datos primario, puede aplicar efectivamente el muestreo de bolas de nieve con el uso de correos electrónicos. Específicamente, el cuerpo del correo electrónico que solicita a los miembros del grupo de muestra que participen en la encuesta puede incluir una oración del siguiente tenor:

Le agradecería que me proporcionara direcciones de correo electrónico de otros empleados de su departamento/gerentes que se sabe que practican el estilo de liderazgo democrático/otras personas que han comprado el mismo producto/etc. la OMS también podría participar en esta encuesta.

Ventajas del muestreo de bolas de nieve

1. La capacidad de reclutar poblaciones ocultas
2. La posibilidad de recopilar datos primarios de una manera rentable
3. Los estudios con muestreo de bolas de nieve se pueden completar en un corto período de tiempo
4. se requiere poca planificación para iniciar el proceso de recopilación de datos primarios

Desventajas del muestreo de bolas de nieve

1. El sobremuestreo de una red particular de pares puede llevar para sesgar
2. Los encuestados pueden dudar en proporcionar nombres de pares y pedirles que lo hagan puede plantear preocupaciones éticas
3. No hay garantía sobre la representatividad de las muestras. No es posible determinar el patrón real de distribución de la población.
4. No es posible determinar el error de muestreo y hacer inferencias estadísticas de la muestra a la población debido a la ausencia de selección aleatoria de muestras

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Juan Dudovskiy