Introducción
Desde una perspectiva personal, una definición de diccionario de cualquier término presenta su significado generalizado. A su vez, una definición operacionalizada es la descripción exhaustiva del término que ayuda a percibir las características y los predictores de un fenómeno en particular para diferenciarlo de otros similares. Según una definición del diccionario, asalto es un ataque violento, ya sea físico o verbal. Como se mencionó anteriormente, esta definición no proporciona ninguna información específica relacionada con este término. A su vez, una definición operacionalizada de asalto lo presenta como un acto intencional de un infractor que hace que una víctima tema un daño físico inminente.
Discusión
Sobre la base de esta diferencia, incluso puede ser posible concluir que un diccionario y definiciones operacionalizadas proporcionan diferentes significados del mismo término. Por ejemplo, un diccionario define asalto como un ataque, sin embargo, de acuerdo con la ley, asalto no presupone un ataque – es un acto que inflige miedo y puede no haber contacto entre un delincuente y una víctima. Al mismo tiempo, el término asalto puede variar en función de la jurisdicción y diferir de términos similares, incluida la agresión. Teniendo en cuenta que la agresión es un acto físico que causa daño a una víctima, este término está más cerca de la definición del diccionario de asalto que su definición operacionalizada.
Técnicas de muestreo no probabilístico
Las técnicas de muestreo probabilístico pueden considerarse como un método de muestreo altamente eficiente, especialmente para la investigación cuantitativa, cuando las muestras se derivan de una población bien definida. Además, se conoce la probabilidad de que estas muestras se incluyan en la población (Bachman & Schutt, 2020). Al mismo tiempo, las técnicas de muestreo no probabilístico que presuponen la selección de muestras que pueden no representar la población objetivo parecen poco fiables. Sin embargo, en situaciones particulares, es más factible ser utilizado para la investigación en comparación con el muestreo de probabilidad. Por lo tanto, las técnicas de muestreo no probable se utilizan en situaciones en las que no se dispone de una lista de población o la población objetivo es demasiado pequeña para la investigación. Además, el muestreo de no probabilidad se aplica cuando una pregunta de investigación «no se refiere a una gran población» (Bachman & Schutt, 2020, p. 130). Finalmente, el muestreo no probabilístico se aplica a estudios experimentales; como se mencionó anteriormente, es más adecuado para estudios cualitativos que tienen como objetivo desarrollar la comprensión de la población poco investigada en lugar de probar una hipótesis particular relacionada con una población amplia.
Al mismo tiempo, desde una perspectiva personal, algunas limitaciones y condiciones pueden afectar la fiabilidad y validez del muestreo no probabilístico. Hay cuatro métodos de muestreo no probables: disponibilidad, cuota, propósito y muestreo de bolas de nieve. Creo que los métodos de muestreo de cuota y de propósito son más confiables, ya que presuponen la presencia de las características específicas de las muestras “en proporción a su prevalencia en la población” (Bachman & Schutt, 2020, p. 132). Además, el muestreo intencional es ideal para el examen de un grupo limitado, como una comunidad o una organización. A su vez, la disponibilidad y los métodos de muestreo de bolas de nieve pueden proporcionar resultados menos fiables, ya que no presuponen ningún criterio para la inclusión de las muestras. Es por eso que existe una posibilidad relativamente pequeña de que en el caso del muestreo de disponibilidad, las muestras representen a la población y hagan que la generalización esté disponible.
Conclusión
En cuanto al muestreo de bolas de nieve, los resultados pueden verse fuertemente afectados por la subjetividad de las muestras, incluso si este método es el único disponible en relación con las poblaciones difíciles de alcanzar y seguras.