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RESUMEN FINAL
Texto Nº1:
¿Qué es la metodología de la investigación? La metodología de la investigación es la ciencia
del método. Un saber que tiene por objeto de estudio a los métodos utilizados por las
diferentes disciplinas científicas para generar teorías. La metodología es la disciplina que
encargada de describir, explicar y comprender las operaciones de la investigación científica.
Estas operaciones son:
• Justificación y descubrimiento de nuevos conocimientos científicos.
• Unión de elementos lógicos y observacionales.
Investigación como modalidad del conocer: los tipos de conocimiento surgen la actividad
cognitiva del ser humano.
• El conocimiento de lo real: todo lo que sabemos de la realidad es acto de la actividad
cognitiva que realizamos.
• Acto de conocimiento: interacción que se da entre un sujeto cognoscente y un objeto
cognoscible, en un marco social y cultural del cual el sujeto forma parte, (supone
construir, reconstruir y deconstruir el mundo del que formamos parte).
• Conocer: acción intencional de comprensión de la realidad por parte del sujeto.
Tipos de conocimiento:
✓ Conocimiento vulgar o de sentido común: se adquiere en el proceso de socialización.
Su base es la observación de los fenómenos y el establecimiento de regularidades a
partir de varias pruebas de ensayo y error. Se obtiene a partir de las vivencias,
sentidos. Es superficial, se basa en o aparente. Se lo considera sensible y subjetivo.
✓ Conocimiento mítico religioso: parte de una verdad externa a la realidad observada.
Puede contradecir la lógica. No requiere contrastación empírica de sus verdades.
✓ Conocimiento científico: producto de la actividad intelectual de la naturaleza racional.
Para ser aceptado requiere correspondencia (lógica o empírica) de los argumentos con
una evidencia externa. Este conocimiento es la combinación entre componentes
teóricos (conceptos, teorías) y componentes empíricos (datos).
Características del conocimiento científico:
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❖ Producto de un proceso de contrastación entre una teoría y datos empíricos obtenidos
de la realidad.
❖ Para su obtención hay que seguir un procedimiento establecido para evaluar su
validez. Rasgo principal del conocimiento científico: se expresa a través de un lenguaje
convencional propio y preciso.
Teoría científica como expresión del conocimiento científico: las teorías son modelos
conceptuales que describen y explican un fenómeno.
Tienen 3 características:
1. Sistema de medición conceptual: constituyen el lenguaje por medio del cual se
decodifica la realidad. Para que un concepto sea científico: 1- Consenso básico 2-
Precisión acerca del enlace que se le otorga en la investigación 3- Pertenecer a una
teoría que constituya al objeto.
2. Sistema relacional de leyes: en tanto sistema, la teoría establece relaciones entre
leyes que tienden a ser generales, necesarias y constantes. La teoría es un conjunto de
relaciones entre leyes que configuran un sistema. Elementos que lo componen:
relaciones entre conceptos o variables que describen los fenómenos y predicción de
variables a partir de otras.
3. Contrastabilidad: deben der falsables.
Texto Nº2: “El proceso de investigación científica”.
Ciencia: practica social, conocimiento situado espacio-temporalmente que debe ser analizado
en relación con las condiciones de posibilidad en que se produce, tanto histórico-sociales,
como institucionales.
Método: plan de ruta, plan de acción.
La función de la metodología es identificar ciertas regularidades, comportamientos
invariantes en la producción del conocimiento científico, con el fin de transferirlas y tomarlas
explicitas.
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Investigación científica: proyecto – proceso – informe (proyecto e informe no se
corresponden con el proceso).
• Proyecto: documento que anticipa lo que el investigador hará, es la planificación del
trabajo.
• Proceso: realización del trabajo (integrado por tres momentos: sincrético, analítico,
sintético).
• Informe: presentación de lo logrado en la investigación.
Momento sincrético: ideación del objeto. Precisar conceptual y teóricamente el objeto de la
investigación. Problemas + hipótesis. Toda investigación se desarrolla con el fin de resolver un
problema.
Se va de las intuiciones ---------------- a las conceptualizaciones.
Momento analítico: disección del objeto de estudio. Su objetivo es definir el objeto de
estudio, pero en términos empíricos, precisar a partir de que observables se va a construir el
conocimiento y la validación. Brinda la instrumentalización. Concluye cuando se alcanza la
producción de los datos.
Se va de las conceptualizaciones --------------- a las operacionalizaciones.
Momento sintético: reintegración del objeto. Se sintetizan y re-significan los datos a la luz de
las hipótesis y los objetos que se han planteado en función del marco conceptual. La meta es
restituir la unidad del objeto, lo que supondrá algún tipo de remodelación creativa e
innovadora acorde a alcance de la indagación.
Se va de la producción ------------- a la interpretación de los datos.
Texto Nº3: “La variable”.
La variable es una característica de un fenómeno que puede tomar distintos valores, y que es
considerada por el investigador como foco de estudio.
1. Según su complejidad:
• Simples: integradas por un solo factor. Ej: edad.
• Complejas: integradas por dos o más factores. Ej: motivación.
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2. Según su naturaleza:
Matemática:
• Cuantitativas: cantidades numéricas.
• Cualitativas: no numéricas. Pueden ser dicotómicas (1 o 2) o policotomicas (+
de 2).
Psicológica:
• Variable estímulo: se manipulan. Afectan al comportamiento.
Ejemplo: iluminación.
• Variable respuesta: comportamientos motivados por algún estímulo recibido.
Ejemplo: rendimiento.
• Variable organísmicas: características de los sujetos.
Ejemplo: edad. 3.
3. Según su función en la investigación:
• Independientes: (manipula).
• Dependientes: (mide).
• Extrañas: (provoca efectos de variación) generan confusión y hay que
controlarlas.
4. Escala de medición que soporta:
• Nominales: (categorías sin jerarquía).
Ejemplo: sexo.
• Ordinales: (con jerarquía).
Ejemplo: Etapas de desarrollo, nivel socio-económico.
• Intervalares: escalas, intervalos.
Ejemplo: temperatura corporal. El 0 no es ausencia de característica.
• De razón: 0 es real, absoluto y no arbitrario.
Ejemplo: altura, peso.
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Texto Nº4: “Problematizar el nudo argumental del proceso de investigación”.
Fase 1: problemas e hipótesis como destino de la investigación. Investigar es problematizar,
y todo problema presenta:
• Una dimensión practica.
• Una dimensión pragmática.
PROBLEMA:
• De hecho: la dimensión práctica se integró con la pragmática.
• De conocimiento: distanciamiento entre las dimensiones.
• De conocimiento científico: surgen en el marco de una reflexión o trabajo científico.
Formulación del problema de investigación:
Primero hay que focalizar el objeto a investigar: Hay 2 criterios: sustantivos y formales.
• Sustantivos: (de pertenencia). Características que hacen a la naturaleza del problema.
Una pregunta de investigación pertinente debe estar formulada de tal manera que
resulte posible su contrastación empírica y debe tener como respuesta algún tipo de
conocimiento no disponible antes de realizada la investigación.
• Formales: 1) Desagregación: desglosar una pregunta en varias y a partir de esas, hacer
la inicial. 2) Claridad: precisión. 3) Factibilidad: aspectos vinculados a los recursos que
tiene la investigación. La factibilidad no es una cuestión que pueda determinarse de
manera absoluta, estará siempre vinculada a las posibilidades con las que cuente el
equipo de investigación.
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Texto Nº5: “La construcción del objeto de estudio”.
• Identificar la situación problema.
• Transformar la situación problema en un problema de investigación.
• Formular el problema de investigación.
Situación problema: estado de las cosas, sucesos, situaciones, que por resultar
insatisfactorias para alguien son percibidas como problemas. En una situación problema hay
5 niveles de análisis:
• Ontológico.
• Psicológico.
• Axiológico.
• Semántico.
• Lógico.
➢ Los problemas de hecho no requieren una investigación para ser solucionados, se
aplica el conocimiento que se tiene por experiencia.
➢ Los problemas de conocimiento no requieren una investigación, se puede recurrir a
otros conocimientos disponibles.
➢ Los problemas de conocimiento científico: si requieren de la realización de una
investigación.
Definir las preguntas específicas que guiarán el proceso de la investigación: El problema
se expresa por una pregunta. Formulación: el problema no surge, se construye,
formularlo es definirlo.
Una buena formulación implica 3 operaciones:
a. Delimitar: el campo de investigación.
b. Contextualizar: analizar al problema en su contexto (económico, político, cultural).
c. Fundamentar: debe basarse en evidencias de buena fuente.
Texto Nº6: “Los objetivos”.
Los objetivos son guía para el trabajo de investigación, son el resultado que se espera
alcanzar con la investigación.
Tipos de investigación:
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• Exploratorias: primera aproximación a un objeto no estudiado.
• Descriptivas: profundizar el conocimiento sobre hechos ya identificados.
• Explicativas: determinar relaciones entre distintos aspectos de un fenómeno.
• Interpretativas: relación entre distintos aspectos de un fenómeno peno no
desde una vinculación material, sino significante.
Las exploratorias y descriptivas tienen menor alcance. Las explicativas e interpretativas tienen
mayor alcance.
En función del grado y tipo de conocimiento que se pretende lograr, el investigador definirá
los objetivos generales.
• Objetivos generales: Nivel conceptual, abstracto, teórico.
• Meta: Es el fin. Verbos: investigar, resolver, dar respuesta.
• Propósito: Deseo en términos de contribución a su disciplina. Verbos: mejorar,
promover, prevenir.
Objetivos específicos: operaciones cognitivas. Deben ser condición necesaria (no puede faltar
para que el fenómeno ocurra, pero su presencia no determina al fenómeno) y suficiente (su
presencia determina al fenómeno, pero no es necesaria) para el logro del general.
Las actividades y los objetivos específicos NO son lo mismo. Las actividades son medios,
procedimientos, acciones concretas. Verbos: medir, observar, aplicar (NO verbos de objetivos).
Mientras que los objetivos específicos son operaciones cognitivas.
• Objetivos específicos: términos afirmativos, se comienza con un infinitivo.
• Objetivos generales: el verbo que utilicemos responde al nivel de conocimiento que
queremos generar.
Componentes de los objetivos:
• Verbo: operación cognitiva.
• Variable: atributos o dimensiones.
• Unidad de análisis: sujetos o entidades sobre las que se producirá conocimiento.
• Delimitación: delimitación del contexto y condición de la investigación.
Los objetivos deben ser:
• Claros y precisos.
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• Factibles y viables.
• Medibles y evaluables.
• Coherentes.
Texto Nº9: “El dato científico”.
El dato es el valor de la variable en una unidad de análisis, a partir de una aplicación de
un procedimiento indicador. El dato debe ser construido, y su función es ser el conector
entre la teoría y la empírea.
El dato es producto de tres operaciones cognitivas:
• Entificar: identificar a las entidades que serán abordadas de maneras empíricas
(unidad de análisis) para evaluar en ellas las características relevantes (variables).
• Clasificar: clases o categorías en que serán clasificadas las entidades.
• Operacionalizar: definir criterios y procedimientos que serán utilizados para evaluar los
estados o clases a los que pertenece cada entidad.
Unidad de análisis: elementos en los que se evaluó el comportamiento de las variables.
Deben ser individualizables, pero también parte de un todo. Pueden ser sujetos,
organizaciones, textos, ideas, etc.
Variables: características que pueden fluctuar y cuya variación puede ser medida u
observable. Son atributos de las unidades de análisis y pueden asumir distintos valores. Son
rasgos relevantes.
Los criterios clasificatorios deben cumplir ciertos requisitos:
• Exhaustividad: la clasificación debe contemplar el total de rasgos.
• Exclusividad.
• Existencia de fundamento común.
Valor: posición o alternativa que presenta la variable y que adopta la unidad de análisis. Se
puede expresar cualitativamente o cuantitativamente.
Indicadores: Procedimiento aplicado a alguna dimensión de la variable. Su función es conectar
teoría con empírea.
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Texto Nº10: “Elección del diseño de investigación”.
El diseño es el plan para confirmar o no cierta una hipótesis. Se desarrolla para obtener la
información que se requiere en una investigación.
¿Cómo aplicar el diseño elegido? La calidad de una investigación se encuentra relacionada con
el grado en el que apliquemos el diseño tal como fue preconcebido. El diseño se debe ajustar
ante posibles cambios en la situación.
Diseños experimentales: requieren la manipulación intencional de una acción para analizar
sus posibles resultados. Se manipulan intencionalmente una o más variables independientes
para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables
dependientes dentro de una situación de control para el investigador.
Se utilizan cuando el investigador pretende establecer el posible efecto de una causa que se
manipula. Pero, para establecer influencias se deben cubrir varios requisitos:
Primer requisito: es la manipulación intencional de una o más variables independientes. La
variable independiente (se manipula), y es la supuesta causa en una relación de variables. La
variable dependiente (se mide) para ver el efecto que la manipulación de la variable
independiente tiene en ella.
Grados de manipulación de la variable: La manipulación de una variable independiente puede
realizarse en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es de presencia-ausencia.
PRESENCIA - AUSENCIA: un grupo se expone a la presencia de la variable independiente y el
otro no. Luego los 2 grupos se comparan para saber si el grupo expuesto a la variable
independiente difiere del otro grupo.
• Grupo de control: grupo en que la variable independiente está ausente.
• Grupo experimental: recibe el tratamiento experimental.
Es posible hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados.
Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que no solo se puede
determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un
efecto, sino también si distintos niveles de la variable independiente producen diferentes
efectos.
Modalidades de manipulación en lugar de grados exponer a los grupos experimentales a
diferentes modalidades de la variable, pero sin que esto implique cantidad. En ocasiones la
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manipulación de la variable independiente conlleva una combinación de cantidades y
modalidades de esta. Cada nivel o modalidad implica al menos un grupo.
¿Cómo se define la manera de manipular las variables independientes? Al manipular una
variable independiente es necesario especificar que se va a entender por esa variable en el
experimento. Es decir, trasladar el concepto teórico a un estímulo experimental.
Dificultades para manipular las variables independientes y guía para sortearlas: 1. Consultar
experimentos antecedentes: para ver si en estos resultó exitosa la forma de manipular la
variable independiente. 2. Evaluar la manipulación: antes de que se conduzca el experimento.
Hay varias preguntas que el experimentador debe hacerse para evaluar su manipulación antes
de llevarla a cabo. 3. Incluir verificaciones para la manipulación: la primera forma consiste en
entrevistar a los participantes, y la segunda es incluir mediciones relativas a la manipulación
durante el experimento.
El segundo requisito es medir el efecto que la variable independiente tiene en la dependiente.
La medición debe ser válida y confiable porque sino los resultados no servirán.
El tercer requisito es cumplir con la validez interna, el grado de confianza que se tiene de que
los resultados se interpretan adecuadamente y son válidos, esto es posible cuando hay control.
Saber que está ocurriendo con la relación entre las variables; cuando hay control, también es
posible determinar la relación causal.
Fuentes de invalidación interna: se trata de explicaciones rivales frente a la explicación de
que las variables independientes afectan a las dependientes. La validez interna se relaciona
con la calidad del experimento y se logra cuando hay control.
El control se alcanza mediante:
1. Varios grupos de comparación: Es necesario que en un experimento se tengan por lo
menos dos grupos que comparar. En primer lugar, porque si nada más se tiene un
grupo no es posible saber con certeza si influyeron las fuentes de invalidación interna
o no. Con un solo grupo no estaríamos seguros de que los resultados se debieran al
estímulo experimental u otras razones. Siempre quedará la duda. Los experimentos
con un grupo se basan en sospechas.
2. Equivalencia de los grupos: Para tener control no basta con dos o más grupos, sino
que estos deben ser similares en todo (menos en la manipulación de las variables) Si
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entre los grupos que conforman el experimento todo es similar o equivalente las
diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ella y no a otros factores.
Si los grupos no son equivalentes, no se puede confiar en que las diferencias se deban a
la manipulación de la variable independiente, a otros factores o a la combinación de
ambos.
Equivalencia inicial: implica que los grupos son similares entre sí al momento de iniciarse el
experimento, los grupos deben ser equiparables en cuanto al número de personas,
inteligencia, aprovechamiento, disciplina, edad, etc. La equivalencia inicial no es entre
individuos, sino entre grupos.
• Asignación al azar: asegura que dos o más grupos son equivalentes entre sí, tiene
como propósito dar la seguridad de que variables extrañas no afectarán de manera
sistemática los resultados del estudio. Funciona mejor con muchos participantes (+15).
• Emparejamiento: se iguala a los grupos en relación con alguna variable específica que
puede influir de modo decisivo en la o las variables dependientes.
Equivalencia durante el experimento: durante el estudio, los grupos deben mantenerse
similares en los aspectos concernientes al desarrollo experimental, excepto en la manipulación
de la variable independiente. Cuanto mayor sea la equivalencia durante su desarrollo, habrá
mayor control y posibilidad de que los efectos sean válidos.
Además de la validez interna, es necesaria la validez externa, la cual se refiere a que tan
generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, así como
a otros participantes o poblaciones.
Los diseños experimentales se dividen en:
Pre-experimentos: el grado de control es mínimo.
• 1. Estudio de caso con una sola medición: se administran estímulos a un grupo y luego
se mide la variable. No hay manipulación de variable independiente o grupos de
contraste. Tampoco hay una referencia previa de cuál era el nivel que tenía el grupo en
las variables dependientes antes del estímulo. No es posible establecer causalidad con
certeza ni se controlan las fuentes de invalidación interna.
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• 2. Diseño de prueba/post-prueba con un solo grupo: A un grupo se le aplica una
prueba previa al estímulo, luego se aplica este y finalmente se aplica una prueba
posterior al estímulo. Hay un seguimiento del grupo. No sirve para determinar
causalidad, no hay manipulación ni grupo de comparación, y es posible que actúen
varias fuentes de invalidación interna.
Cuasi-experimentos: también manipulan deliberadamente al menos una variable
independiente para observar su efecto y relación con variables dependientes, difieren de los
demás en el grado de seguridad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los
grupos, pues ellos ya están formados antes del experimento.
Experimentos puros: reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna:
Grupos de comparación y equivalencia de los grupos.
Contextos de los experimentos:
• De campo: estudios efectuados en una situación realista, en la que una o más
variables independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan
controladas como la situación permite. Poseen mayor validez externa.
• De laboratorio: logran un control más riguroso que los experimentos de campo.
Pasos de un experimento:
1. Decidir cuántas variables se incluyen.
2. Elegir niveles o modalidades de manipulación y traducirlos en tratamientos
experimentales.
3. Desarrollar instrumento(s) de medición de la variable dependiente.
4. Seleccionar la unidad de análisis.
5. Reclutar a los sujetos dándoles el máximo de facilidades.
6. Seleccionar el diseño.
7. Elaborar una ruta crítica (cómo manejaremos a los participantes).
8. Si es experimento puro armar los grupos. Si es cuasi experimento analizar las
cualidades de los grupos.
9. Aplicar pre-prueba, estímulos, y post-pruebas.
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Diseños NO experimentales: Se realizan sin manipular las variables, se observan los
fenómenos en su contexto natural, las variables independientes ocurren y no es posible
manipularlas. Los individuos ya pertenecen a grupos o niveles de la variable independiente por
autoselección.
Transeccional/transversal: recolectan datos en un solo momento, su propósito es describir
variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado, la investigación puede
centrarse en:
• Analizar la modalidad de una variable en un momento dado.
• Evaluar una situación, comunidad, evento, fenómeno o contexto en un punto del
tiempo.
• Determinar o ubicar cuál es la relación entre un conjunto de variables en un momento
Se realiza una única recolección de datos.
1. Diseño transeccional exploratorio: es comenzar a conocer una variable, comunidad,
fenómeno, situación, etc. Se trata de una exploración inicial en un momento
específico. Por lo general se aplican a problemas nuevos o poco conocidos y son el
preámbulo de otros diseños.
2. Diseño transeccional descriptivo: tiene como objetivo indagar la incidencia de las
modalidades o niveles de una o más variables en una población. Consiste en ubicar en
las variables a un grupo de unidades de análisis y proporcionar su descripción. Puede
realizarse también una descripción comparativa entre dichas unidades de análisis.
3. Diseño transeccional correlacional-causal: describen relaciones entre dos o más
categorías, conceptos o variables en un momento determinado. Pueden limitarse a
establecer relaciones sin precisar sentido de causalidad o pretender analizar esas
relaciones causales. La causalidad la establece el investigador de acuerdo con sus
hipótesis, las cuales se fundamentan en la revisión de la literatura; la causalidad ya
existe, pero es el investigador quien la direcciona y establece cuál es la causa y cuál el
efecto.
Longitudinal/evolutiva: en ocasiones el interés es analizar cambios a través del tiempo de
determinadas categorías, conceptos, sucesos, variables, contextos o comunidades; o bien, de
las relaciones entre estas. Este tipo de diseño recolecta datos a través del tiempo en puntos o
periodos especificados de antemano.
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• De tendencia: analizan cambios dentro de una población general, la atención se centra
en una población.
• De evolución de grupo (cohortes): se examinan cambios a través del tiempo en sub-
poblaciones. Su atención se centra en los cohortes, grupos de individuos vinculados de
alguna manera o identificados por una característica común.
• Panel: los mismos participantes son medidos u observados en todos los tiempos o
momentos. Este diseño tiene la ventaja de que además de conocer los cambios
grupales, se conocen los individuales.
Texto Nº11: “Unidad de análisis”.
Unidades de análisis; población; muestra.
➢ Unidades de análisis: casos o elementos con los que se va a trabajar en la
investigación. En muchas ocasiones, el investigador no elige sus unidades de análisis,
sino que las crea y estas pueden ser grupos, objetos o interacciones sociales.
➢ Población: todos los casos que concuerdan entre sí con una serie de características. En
las investigaciones se debe ser sumamente claro a la hora de describir dichas
características, sin una correcta delimitación la investigación se torna inviable.
➢ Muestreo: acción con la cual vamos a poder elegir de nuestra población un subgrupo
de unidades de análisis (casos con los que trabajaremos). Este subgrupo recibe el
nombre de muestra si cumple condiciones de representatividad respecto al grupo o
población del cual es parte.
Tamaño muestral: no existe una relación lineal entre el tamaño de la muestra y el del
universo, sin embargo, llegado cierto punto, el tamaño de la muestra se estabiliza sin importar
cuánto se expande el universo. El tamaño de la muestra depende de:
✓ La distribución del universo: puede estar distribuido de forma homogénea o
heterogénea.
✓ El nivel de confianza: refiere a la probabilidad de que la estimación efectuada se
ajuste a la realidad.
Margen de error permitido: hace referencia al porcentaje de error que estamos dispuestos a
tolerar, cualquiera sea el procedimiento utilizado y la perfección del método empleado, la
muestra diferirá de la población (error de muestreo).
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Muestra representativa: refleja en sus unidades lo que ocurre en el universo. Existen dos
tipos de muestra:
➢ Muestra probabilística: Subgrupo de la población en el que todos los elementos de
esta tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Todos los elementos o casos de la
población tienen la misma posibilidad de ser escogidos en la muestra. Dicha muestra
se conforma definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y
por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis.
1. Al azar simple: se elabora un listado de todas las unidades, se les asigna un
número y se sortea al azar.
2. Al azar sistemático: en lugar de extraer las unidades, se efectúan previamente
una serie de operaciones numéricas.
3. Estratificado: consiste en desagregar el universo en subconjuntos menores
que poseen gran homogeneidad respecto de alguna característica, pero
cuidando que sean heterogéneos entre sí.
4. Conglomerados: la unidad muestral es un grupo de elementos de la población
los cuales forman una unidad llamada conglomerado.
➢ Muestra no probabilística: Subgrupo de la población en la que la elección de los
elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la
investigación, determinada principalmente por el juicio del investigador. La elección de
los elementos depende de causas relacionadas con las características de la
investigación.
1. Por cuotas: se fijan cuotas que consisten en un número de individuos que
reúnen determinadas condiciones.
2. Opinático o intencional: existe un esfuerzo deliberado para obtener muestras
representativas mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente
típicos.
3. Casual o incidental: el investigador utiliza como muestra a los individuos a los
que tiene más fácil acceso.
4. Bola de nieve: se localiza a algunos individuos los que a su vez llevan a otros y
así sucesivamente hasta conseguir una muestra suficiente.
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