El muestreo de bola de nieve es una técnica de reclutamiento en la que se pide a los participantes de la investigación que ayuden a los investigadores a identificar otros temas potenciales. El uso de participantes de la investigación actualmente inscritos para reclutar participantes de investigación adicionales (a veces denominados «el muestreo de bola de nieve») puede ser aprobado por el IRB en algunas circunstancias. Sin embargo, el protocolo debe incluir la justificación del uso de este método en el contexto del estudio y la población objetivo. El método que minimiza el riesgo sería la opción preferida. Por ejemplo, un investigador que busca estudiar patrones de liderazgo informal en una comunidad puede pedirle a las personas que nombran a otros que influyen en una comunidad.1
Si el tema de la investigación no es sensible o personal, puede ser aceptable que los sujetos brinden a los investigadores nombres e información de contacto para personas que puedan estar interesadas en la participación. Si el tema es sensible o personal, el muestreo de bola de nieve puede estar justificada, pero se debe tener cuidado para garantizar que no se viole la privacidad de los sujetos potenciales. Por ejemplo, los estudios de redes de usuarios de drogas o estudios que rastrean parejas sexuales requieren extrema precaución con información recopilada de un tema sobre otro.
Los pasos tomados para minimizar el riesgo de violar la privacidad de un individuo deben articularse en la sección de reclutamiento del protocolo. Los participantes actuales no pueden recibir incentivos o compensación por referencias.
Alternativas aceptables que alcanzan los mismos temas potenciales incluyen:
• El miembro del equipo de estudio puede proporcionar información a los sujetos y alentarlos a transmitirla a otros que puedan estar interesados o elegibles. La información proporcionada a los sujetos inscritos (volantes, cartas de explicación, etc.) debe ser aprobada por el IRB. Los posibles participantes interesados podrían contactar al proyecto para obtener más información y una posible inclusión.
• El miembro del equipo de estudio puede solicitar a los sujetos que obtengan el permiso de otros antes de revelar su información de contacto. En este escenario, el investigador no contactaría directamente con el sujeto referido/potencial sin permiso del sujeto potencial y no tendría acceso a ninguna información sobre un sujeto potencial sin permiso de ese individuo.
¿Qué es el muestreo tipo bola de nieve?
Dada la naturaleza del muestreo de la bola de nieve, no se considera una muestra representativa para fines estadísticos. Sin embargo, es una excelente técnica para realizar investigaciones exploratorias y / o investigación cualitativa con una población específica y relativamente pequeña que es difícil de identificar o localizar.
Por ejemplo, si está estudiando las personas sin hogar, podría ser difícil o imposible encontrar una lista de todas las personas sin hogar en su ciudad. Sin embargo, si identifica a una o dos personas sin hogar que están dispuestas a participar en su estudio, seguramente conocerán a otras personas sin hogar en su área y lo ayudarán a identificarlos. Esas personas conocerán a otras personas, etc. La misma estrategia funciona para subculturas subterráneas o cualquier población en la que los individuos prefieran mantener su identidad oculta, como inmigrantes sin documentos o ex prisioneros.
La confianza es un aspecto importante de cualquier forma de investigación que involucra participantes humanos, pero es particularmente importante en un proyecto que requiere el muestreo de la bola de nieve. Para que los participantes acepten a otros miembros de su grupo o subcultura, el investigador primero debe desarrollar una relación y una reputación de confiabilidad. Esto puede llevar tiempo, por lo que debe ser paciente al usar el muestreo de la bola de nieve en grupos de personas reacios.
Si un investigador quiere entrevistar a inmigrantes sin documentos de México, por ejemplo, podría entrevistar a algunas personas sin documentos que conoce o puede identificar, obtener su confianza, por lo tanto, confiar en estos temas para ayudar a ubicar a otras personas sin documentos. Este proceso continúa hasta que el investigador tenga todas las entrevistas que necesita o hasta que todos los contactos se hayan agotado. A menudo, se requiere un período de tiempo considerable para un estudio basado en el muestreo de la bola de nieve.
¿Qué es el tipo de muestreo bola de nieve?
El muestreo en la pelota de nieve es una técnica de reclutamiento en la que se pide a los participantes de la investigación que ayuden a los investigadores en la identificación de otros sujetos potenciales…. Si el tema es sensible o personal, el muestreo de avalancha puede justificarse, pero se debe prestar atención para garantizar que no se viole la privacidad de los sujetos potenciales.
A continuación, ¿puedes usar muestreo intencional y bolas de nieve? En el muestreo dirigido, el investigador usa su discreción para seleccionar participantes adecuados para estudiar, en función de su conocimiento del contexto de la investigación sistemática. Sin embargo, en el muestreo con bolas de nieve, el investigador depende de los participantes en la investigación existente para ayudar a identificar otros sujetos potenciales.
¿Qué es la técnica de muestreo intencional? El muestreo intencional, también conocido como juicio, muestreo selectivo o subjetivo, es una forma no probabilística de muestreo en la que los investigadores confían en su juicio cuando eligen a los miembros de la población para participar en sus investigaciones.
Además, ¿cuál es la técnica de muestreo del juicio? El muestreo de la sentencia, también indicado como un muestreo del juicio o muestreo autorizado, es una técnica de muestreo no probabilista en la que el investigador selecciona las unidades que se muestrean de acuerdo con su conocimiento existente o su juicio profesional.
¿Qué es el muestreo de avalancha?
Por ahora, debe saber que Avalanche tiene varias ventajas incomparables sobre otros protocolos descentralizados. También es de conocimiento común que los problemas actuales con la mayoría de las cadenas de bloques generalmente están relacionados con la falta o la pobre escalabilidad. Las soluciones que ya están en producción carecen de robustez, son difíciles de implementar en las arquitecturas existentes, o aún no han demostrado que realmente funcionen.
La nieve, la familia subyacente de protocolos de consenso encontrados en Avalanche, permitió el motor de consenso masivamente escalable y seguro que hace que Avalanche se destaque de sus competidores. Gracias a Snow, Avalanche puede alimentar una red global de cientos de millones de dispositivos que operan perfectamente juntos a una velocidad vertiginosa.
Avalanche presenta dos innovaciones clave que hacen que el submuestreo repetido sea un método perfecto para acelerar el consenso sin compromisos. Uno está en la idea de que el muestreo aleatorio + submuestreo se puede aplicar al consenso en sistemas sin permiso. El segundo es la prueba matemática de que funciona en tales sistemas.
La familia de consenso de nieve utiliza un submuestreo aleatorio repetido para generar confianza de que una transacción es válida a través del consenso de la red. Cuando llega una transacción, los nodos de avalanchas muestran algunos números configurables de otros nodos si la transacción es válida. Luego repiten este proceso hasta que estén seguros dentro de una alta tolerancia de confianza (al menos la probabilidad de una colisión hash en Bitcoin), de que la red ha formado la misma opinión sobre la transacción. Este muestreo repetido ocurre extremadamente rápido, independientemente del número de validadores en la red.
¿Qué es muestreo de avalancha o bola de nieve?
Con el método Avalanche, paga el saldo con el APR más alto primero, y luego trabaja a través de toda su deuda de APR más alta a más baja. Algunos expertos financieros prefieren este método porque termina pagando menos en general en intereses.
Digamos que tiene cuatro saldos que desea pagar, que consta de dos tarjetas de crédito, un préstamo estudiantil y un préstamo para automóvil. Imagine que tiene $ 650 por mes restantes en su presupuesto después de que se haya encargado de sus gastos esenciales y acoltee su fondo de emergencia para canalizar hacia el reembolso de la deuda.
Si está haciendo el método de avalancha, organizaría sus saldos en orden del APR más alto al más bajo:
$ 4,200 deuda de tarjeta de crédito (22.24% APR) Pago mínimo = $ 120
$ 1,300 deuda de tarjeta de crédito (15.74% APR) Pago mínimo = $ 35
$ 6,400 préstamo estudiantil (6.3% APR) Pago mínimo = $ 100
Luego pagaría los pagos mínimos en cada uno de los tres préstamos con APR más bajos y aplicaría lo que quede hacia el saldo de $ 4,200 con el APR más alto:
Con el método Avalanche, le tomaría 15 meses pagar el primer saldo (de acuerdo con la calculadora de pagos con tarjeta de crédito Bankrate). Una vez que aborde ese saldo de tarjeta de crédito, se centrará en el siguiente APR más alto.
Para obtener los mejores resultados, presupueste la misma cantidad cada mes ($ 650) hasta que se pague toda la deuda:
Una vez que se haya ido el tercer equilibrio APR más alto, continuaría el patrón:
Para comprender este método, piense en una bola de nieve rodando por la colina. Comienza pequeño, pero a medida que se hace más grande también se vuelve más rápido. En teoría, este es exactamente como funciona el método de reembolso de la deuda de la bola de nieve.
¿Cuáles son los tipos de muestreo en la investigacion cualitativa?
Elegir qué información para reunir suele ser la mitad del trabajo en la investigación. Examinar la demografía de un mercado potencial puede ofrecer una idea a las expectativas del cliente. Sin embargo, obtener una idea completa requiere un muestreo especializado. Un proceso que influye en la representación y el análisis del mercado, el muestreo incluye una serie de métodos con sus propias fortalezas y requisitos previos.
A menudo para un tipo específico de entrada, los métodos de muestreo cubren una amplia variedad de tipos y subtipos. La homogeneidad, el tipo de entrada, las tendencias y el patrón después de todos los factores. Importante para la dirección, un estudio ya debe tener objetivos claros antes de seleccionar un método de muestreo. Por ejemplo, la coordinación de un subconjunto de mercado es diferente a medir la reacción general. Los métodos a continuación se encuentran entre los más comunes, típicamente debido a su aplicabilidad.
- Muestreo de propósito estratificado: los investigadores muestran un grupo más grande al dividirlos a través de ciertas categorías como configuración, ubicación, antecedentes, etc.
- Muestreo de propósito aleatorio: una forma de muestreo que evoluciona a partir de la entrada y evita sistematizar el conocimiento avanzado de los participantes
- Muestreo sistemático: tipo de muestreo que selecciona a los participantes a través de una secuencia establecida
- Nieve o muestreo de cadena: una forma de seguir instancias especificadas y raras mediante la identificación de perspectivas o cadena de contactos
Múltiples muestras son comunes en la investigación cualitativa. Importante para verificar y promediar respuestas, centrarse en representaciones similares ofrece una mejor comprensión de la entrada y ayuda a identificar las variaciones. Si bien es ideal para comprender las respuestas, Cohesive Insight generalmente requiere una aplicación más completa del muestreo.
El uso de diferentes métodos de muestreo en el mismo proyecto o estudio a menudo descubre una visión que de otro modo permanecería oculta. La organización es clave. El uso de diferentes tipos de manera incorrecta o secuencia afectará la precisión y el resultado. La investigación cualitativa comienza hacia adentro o hacia afuera la investigación inicial, y luego expande o especifica su grupo. Mientras el muestreo sea consistente con los requisitos, los enfoques simultáneos pueden resultar más eficientes al tiempo que coinciden con la confiabilidad de los métodos individuales.
Las nuevas capacidades tecnológicas están cambiando la pragmática de la investigación cualitativa. Hasta hace poco, se limita al diálogo del mismo espacio, los grupos focales y entrevistas en línea ahora son factibles a través de videos que ofrecen el mismo detalle de observación que el ojo humano. Radicalmente más rápido y más racionalizado que los métodos tradicionales, las opciones en línea también están cambiando la forma en que se procesa el muestreo.
¿Qué es el muestreo en cadena?
La aplicación del muestreo de bola de nieve implica las siguientes etapas:
- Establezca un contacto con uno o dos casos iniciales del marco de muestreo. Esta etapa suele ser la más difícil.
- Solicite los casos iniciales para identificar más casos
- Solicite a nuevos casos que identifiquen más casos (y así sucesivamente)
- Detente cuando:
- a) Se ha completado el tamaño de su muestra previamente especificado;
- b) no quedan más casos;
- c) La búsqueda de casos adicionales hará que el proyecto sea inmanejable debido al gran tamaño.
Si usa el cuestionario como método de recopilación de datos primarios, puede aplicar de manera efectiva el muestreo de bola de nieve con el uso de correos electrónicos. Específicamente, el cuerpo del correo electrónico solicitando a los miembros del grupo de muestra que participen en la encuesta pueden incluir una oración a lo largo de las siguientes líneas:
Estaría muy agradecido si pudiera proporcionarme direcciones de correo electrónico de otros empleados en su departamento/gerentes que se sabe que practican el estilo de liderazgo democrático/otras personas que han comprado el mismo producto/etc. que también podrían participar en esta encuesta.
- Establezca un contacto con uno o dos casos iniciales del marco de muestreo. Esta etapa suele ser la más difícil.
- Solicite los casos iniciales para identificar más casos
- Solicite a nuevos casos que identifiquen más casos (y así sucesivamente)
- Detente cuando:
- a) Se ha completado el tamaño de su muestra previamente especificado;
- b) no quedan más casos;
- c) La búsqueda de casos adicionales hará que el proyecto sea inmanejable debido al gran tamaño.
¿Qué es una muestra en cadena?
La música evoluciona como lo hace la vida: a través del cambio en las características hereditarias de las poblaciones sobre generaciones sucesivas. La mayoría de las características hereditarias de la música son abstracciones como patrones de ritmo y progresiones de acordes. Sin embargo, también puede ver la heredabilidad en el trabajo más obviamente en forma de muestreo. Es especialmente esclarecedor cuando una canción muestra una canción que a su vez muestra otra canción. La cadena más larga que conozco: «Workin ‘On It» de Dwele (2008) muestras «Workinonit» de J Dilla (2006), que muestra «King of the Beats» de Mantronix (1988), que muestra «bomba eso Bass «por Original Concept (1986), que muestras» Cerrar (a la edición) «de Art of Noise (1984), que muestras» Propietario de A Lonely Heart «de Yes (1983), que muestra la suite de Firebird de Stravinsky: Infernal: Infernal Danza de todos los temas de Kastchei «. Hice una mezcla de DJ de todas estas pistas para mi mixtape de disertación, disfruta:
Hice un árbol genealógico de la cadena de muestras, junto con otras muestras que aparecen en estas pistas:
Algunas de las pistas que se muestran arriba también se han muestreado en muchos otros lugares. No podía mostrarlos a todos, porque de lo contrario el diagrama sería del tamaño de un granero. Visite quienes muestrearon para explorar toda la vasta red de conexiones.
El primer acorde en el baile infernal de todos los temas de Kastchei de la suite Firebird de Stravinsky es mejor conocido por el mundo de la música electrónica como Orch5, un sonido de fábrica que vino empaquetado con el Fairlight CMI. El diseñador de sonido David Vorhaus lo probó sin ningún permiso. Orch5 es el éxito de la orquesta paradigmática y es un sonido exclusivo de la década de 1980. Robert Fink cuenta su historia aquí. Creo que probar la música clásica es una buena idea.
¿Qué es el muestreo por secuencia?
El muestreo secuencial a menudo se usa en campos como la gestión integrada de plagas. En el muestreo secuencial, se toma una secuencia de una o más muestras de un grupo. Una vez que el grupo ha sido muestreado, se realiza una prueba de hipótesis para ver si puede llegar a una conclusión. Si no puede, todo el procedimiento se repite. Una característica característica del muestreo secuencial es que el tamaño de la muestra no se establece por adelantado, porque no sabe desde el principio cuántas veces repetirá el proceso.
Este método está diseñado para dos opciones claras. Por ejemplo:
- ¿Está el calor en un sistema por encima o por debajo de un nivel crítico? El calor se mide en una parte del sistema para ver si ha alcanzado el nivel crítico. Si el calor está cerca del nivel crítico, pero no sobre él, vuelva a muestrear los cálculos.
- ¿Debo rociar pesticidas o no? Las plagas podrían contar con una planta. Si hay una gran cantidad de plagas, rocíe pesticida. Si hay un pequeño número de plagas, no rocíe pesticidas. Si hay un número medio de plagas, muestree otra planta.
- Artículo por ítem: una muestra a la vez.
- Grupo: tamaños de muestra de dos o más.
Para usar este método, debe poder probar en serie. Si tiene que elegir todos sus elementos de muestra al mismo tiempo, debe elegir otro método de muestreo (como muestreo aleatorio simple o un método de muestreo de no probabilidad).
Con los métodos de muestreo tradicionales, una prueba de hipótesis tiene uno de dos resultados posibles: rechazas la hipótesis nula o no. Con muestreo secuencial, tiene tres posibilidades:
- ¿Está el calor en un sistema por encima o por debajo de un nivel crítico? El calor se mide en una parte del sistema para ver si ha alcanzado el nivel crítico. Si el calor está cerca del nivel crítico, pero no sobre él, vuelva a muestrear los cálculos.
- ¿Debo rociar pesticidas o no? Las plagas podrían contar con una planta. Si hay una gran cantidad de plagas, rocíe pesticida. Si hay un pequeño número de plagas, no rocíe pesticidas. Si hay un número medio de plagas, muestree otra planta.
- Artículo por ítem: una muestra a la vez.
- Grupo: tamaños de muestra de dos o más.
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