Estadística
Cómo elegir la población y la muestra de tu investigación
Definir mal la población o el tamaño de muestra es una de las observaciones más comunes en la sustentación. Aquí tienes cómo decidir con criterio técnico.
"Encuesté a 50 personas porque fue lo que pude conseguir" es, probablemente, la frase que más observaciones genera en un capítulo de metodología. La población y la muestra no se definen por conveniencia: se definen con criterio técnico y se justifican por escrito.
Población vs. muestra: la diferencia que cambia tu metodología
La población es el conjunto total de elementos que comparten las características que estudias (por ejemplo, todos los estudiantes de una carrera en una universidad). La muestra es el subconjunto que efectivamente vas a estudiar porque abarcar a toda la población no es viable.
Cuándo trabajar con toda la población (censo) y cuándo con una muestra
Si tu población es pequeña, finita y accesible (por ejemplo, 40 trabajadores de un área), lo habitual es trabajar con toda la población (censo) y no necesitas fórmula de muestreo. Si la población es grande o de difícil acceso completo, necesitas seleccionar una muestra representativa.
Tipos de muestreo probabilístico
- Aleatorio simple: cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
- Estratificado: divides la población en grupos (estratos) según una característica relevante y seleccionas proporcionalmente de cada uno.
- Por conglomerados: seleccionas grupos completos ya existentes (por ejemplo, aulas enteras) en lugar de individuos.
- Sistemático: eliges elementos a intervalos regulares de una lista ordenada de la población.
Tipos de muestreo no probabilístico
- Por conveniencia: seleccionas a quienes tienes más fácil acceso.
- Intencional o por juicio: eliges a los participantes según criterios que tú defines como relevantes para el estudio.
- Bola de nieve: los primeros participantes te refieren a otros con características similares.
El muestreo no probabilístico es válido, sobre todo en estudios cualitativos, pero exige que justifiques por qué lo elegiste y reconozcas en tus limitaciones que los resultados no se pueden generalizar estadísticamente a toda la población.
Cómo calcular el tamaño de muestra
Para poblaciones finitas conocidas, el tamaño de muestra se calcula con una fórmula estadística que combina el nivel de confianza, el margen de error aceptable y la variabilidad estimada del fenómeno. No se trata de "encuestar a los que se pueda", sino de justificar cada valor que entra en la fórmula.
| Factor | Qué significa | Valor típico en tesis |
|---|---|---|
| Nivel de confianza | Qué tan seguro quieres estar del resultado | 95% |
| Margen de error | Cuánto puede desviarse tu estimación de la realidad | 5% |
| Variabilidad (p y q) | Proporción esperada del fenómeno en la población | 50% / 50% si no hay estudios previos |
Una muestra pequeña bien seleccionada vale más que una muestra grande mal justificada.
Errores que generan observaciones del jurado
- No justificar por qué se eligió un tipo de muestreo específico.
- Definir el tamaño de muestra de forma arbitraria, sin fórmula ni criterio técnico.
- No delimitar la población por tiempo, lugar y características específicas.
- Confundir el marco muestral (la lista real de donde se selecciona) con la población teórica.
Siguiente paso
Con la población y la muestra definidas, el siguiente paso es operacionalizar tus variables para saber exactamente qué le vas a preguntar o medir a esa muestra.
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