Se sabe que el estimador de la media armónica es un estimador consistente de la verosimilitud marginal y es fácil de implementar, pero tiene sesgos severos y no cambia tanto como cambia la distribución a priori. En este estudio, investigamos el uso del estimador de la media armónica para seleccionar la distribución de ingresos hipotética a partir de datos agrupados a través de simulaciones de Monte Carlo y lo aplicamos a datos reales en Japón. A partir de los resultados, confirmamos que hay sesgos significativos, pero se puede utilizar de manera confiable para seleccionar un modelo apropiado solo cuando el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande bajo configuraciones a priori apropiadas.