Evaluating a Hybrid One-Staged Snowball Sampling through Bootstrap Method on a Simulated Population

Snowball sampling is a design where a number of individuals is surveyed in a population and then is requested to share the survey tool among their ‘social links’. The aim is to recruit other people into the sample. One-stage recruitment means that individuals who are recruited by people already participant are not requested to recruit any others. Although surveys adopting snowball are financially less expensive than alternatives, the reliability of asymptotical estimates through this method is often questioned. A hybrid snowball sampling is designed such that a quota is randomly sampled, and another through snowball. Through a simulation of a demographic setup we found that bootstrap statistics of a one-staged hybrid design asymptotically show no significant difference to random design. This does not extend into situations where the random quota is smaller. We conclude that more complex setups will be needed before to generalise these results. Abstract: Il campionamento a valanga è un disegno campionario dove un sondaggio è sottoposto ad certo numero di individui, ed è poi chiesto a questi di condividere il sondaggio tra i loro ‘legami sociali’ al fine di reclutarne altri nel campione. Il reclutamento ad un livello prevede che chi è reclutato da chi è già partecipante non ne recluti altri. Sebbene i sondaggi a valanga siano meno costosi delle alternative, l’affidabilità delle stime di questo metodo è spesso posta in dubbio. Un campionamento a valanga ibrido è un disegno campionario dove una frazione del campione è estratta a sorte ed un'altra reclutata a valanga. Per mezzo di una simulazione di un setup demografico abbiamo trovato che le statistiche bootstrap di un disegno ibrido ad uno stadio non mostrano differenze significative rispetto all’alternativa casuale. Ciò non si estende ad una situazione con una minor frazione di individui estratti a caso. Riteniamo che setup più complessi siano necessari prima di generalizzare questi risultati.