Bola de Nieve

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Bola de Nieve

• López Cabrera Jesús A.
• Hernández Molina Esmeralda
• Mercado Mendoza Mario A.

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Contenido

• Introducción
• Características de las muestras NO
  probabilísticas
• Tipos de muestras NO probabilísticas
• Población objetivo
• Bola de Nieve
• Faces
• Ventajas
• Desventajas
• Aplicación
• Conclusiones

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Introducción

• Se desea medir alguna característica en una
  población la cual no se tiene marco de muestreo y
  peor aun, los individuos de ésta población son
  muy difíciles de encontrar.
• Solo sabemos que los elementos de la población
  existen en algún lugar del universo.

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Introducción

• No tenemos marco de muestreo en lo absoluto,
  Que tipo de población podría cumplir con las
  características descritas arriba?

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Población Objetivo

• Drogadictos
• Prostitutas
• Delincuentes
• Gente corrupta
• Homosexuales
• Enfermos de SIDA

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Características de las muestras no probabilísticas

• Las muestras no probabilísticas, suponen un
  procedimiento de selección informal.
• No es posible establecer a priori la probabilidad
  que tienen los miembros del universo, de ser
  seleccionados como parte de la muestra.
• El proceso de selección de los elementos de la
  muestra es subjetivo a criterio y voluntad del
  investigador.
• Su mayor inconveniente es la desconocida relación
  entre estimadores y parámetros, haciendo difícil
  la estimación de éstos últimos.

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Tipos de muestras NO probabilísticas

• Muestra de sujetos voluntarios El investigador
  elabora conclusiones sobre especimenes que llegan
  a sus manos en forma casual.
• Muestra por cuotas Se utiliza en estudios de
  opinión y de mercadotecnia. Los encuestadores
  reciben instrucciones de administrar
  cuestionarios con sujetos en la calle, y al
  hacerlo van conformando cuotas de acuerdo con la
  proporción de ciertas variables demográficas en
  la población.

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Tipos de muestras NO probabilísticas

• Ejemplo de muestreo por cuotas
• En un estudio sobre la actitud de la
  población hacia un candidato político, se les
  indica a los encuestadores entrevistar a 150
  sujetos
• 25 sean hombres mayores de 30 años,
• 25 mujeres mayores de 30 años,
• 25 sean hombres menores de 25 años,
• 25 mujeres menores de 25 años.

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Bola de Nieve

• Origen Coleman (1958) Relational Analysis
  y Leo. Goodman (1961) Snowball sampling, The
  annals of Mathematics.
• Idea central Cada individuo en la población
  puede nominar a otros individuos en la
  población, los cuales tienen la misma
  probabilidad de ser seleccionados. A los
  individuos que son escogidos, se les pide nominar
  a otras personas.
• Supuesto Los miembros de la población
  escondida no viven en completo aislamiento, es
  decir, tienen por lo menos una red social con
  la cual es posible contactarlos.

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Bola de nieve

• Ventajas
• Es un método eficiente en los casos donde se
  tiene una población de escasos elementos o donde
  cierto grado de confianza es requerido para que
  estén dispuestos a participar en la
  investigación.
• Permite la creación de un marco de muestra cuando
  éste no existía con anterioridad.
• Todos los individuos entrevistados son del
  conjunto de la población objetivo.

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Bola de nieve

• Desventajas
• Como se mencionó anteriormente, produce
  estimadores sesgados. Principalmente con los
  individuos populares dentro de una red
• Hay poca representatividad entre los resultados y
  por ende no se puede extrapolar hacia la
  población.

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Bola de nieve

• Tipos de Sesgos
• Sesgo de Distancia Social
• El modelo de las isla
• Círculos traslapados
• Sesgo reflexivo
• Sesgo forzado de campo

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Bola de nieve Aplicación

• Adictos a la Heroína fuera del sistema de
  tratamientos en la ciudad de Hague, Holanda.
• Objetivo
• El estudio tiene por fin describir las
  similaridades y diferencias en usuarios de
  drogas, que existen entre la población de adictos
  dentro y fuera del sistema de tratamiento.
• Selección de primeros encuestados
• Para adquirir un grupo de estudio que se
  aproxime a una muestra aleatoria, una condición
  muy importante es que el primer grupo de
  encuestados (en la etapa cero) debe ser
  seleccionado aleatoriamente.

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Bola de nieve

• Primera fase
• Construcción de un mapa de redes. Entre los
  usuarios se encontraban
• Usuarios de Heroína sin casa
• Usuarios de Heroína procedentes de Surinam
• Prostitutas usuarias de heroína
• Usuarios de heroína en los suburbios

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Bola de nieve

• El procedimiento de referenciado
• Entrevista
• Resultados
• Tamaño de muestra fue 62, de los cuales los
  primeros 26 fueron entrevistados sin usar Bola de
  Nieve. Los subsecuentes respondientes fueron
  escogidos aleatoriamente entre 243 nominados,
  hubo en promedio 2.1 sub-etapas para los
  referenciados.

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(No Transcript)
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Bola de nieve

• Conclusiones
• Las metodologías basadas en Bola de Nieve son una
  herramienta muy valiosa para abordar el problema
  de estudiar los estilos de vida de poblaciones
  que son difíciles de localizar.
• Dado que los miembros de la población no cumplen
  con ser en rigor elegidos al azahar, las
  estimaciones provenientes están sujetas a sesgos

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Bola de nieve

• Conclusiones
• Es imposible determinar si una etapa cero es
  verdaderamente aleatoria, debido a la ausencia de
  un marco de muestreo.
• En este estudio, los investigadores encuentran un
  considerable salto entre la teoría y la
  práctica. Muchos pasos tuvieron que ser
  improvisados de último momento.

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Evolución

• Bola de Nieve es un buen Método y bastante
  novedoso. Sin embargo, ya hay bajo investigación
  evoluciones
• RESPONDENT DRIVEN

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Evolución

• Idea central
• La muestra es usada para hacer setimaciones
  acerca de cómo la red se conecta con la población
• Usando información de ésta red, se deriva la
  proporción poblacional en diferentes grupos

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Bibliografía

• Etter, Jean-francois, Snowballsampling by mail
  application
• Eland-Goossensen, Snowball sampling applied to
  opiate addicts outside the treatment system
• Hernández Sampieri, Roberto Metodología de la
  investigación
• Salganik. Mattehew Sampling and estimation in
  hidden populations using respondent-driven
  sampling
• Salganik. Mattehew Variance estimation, design
  effects, and sample size calculations for
  respondent driven sampling
• Tsvetovat, Max live journal report on snowball
  sampling