Metodología de la investigación
Población y muestra en una investigación
Actualizado el 4 min de lectura
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En una investigación, la población es el conjunto completo de unidades que cumplen las características de tu estudio, y la muestra es un subconjunto de esa población. La distinción es importante, pero hay algo previo que casi nadie explica: hablar de “población y muestra” solo tiene sentido pleno cuando seleccionas las unidades de forma estadística para generalizar. En muchos estudios no es así, y forzar ese lenguaje genera errores.
En su sentido tradicional, población y muestra son términos de la estadística. La población es el universo total (por ejemplo, todos los docentes de una región), y la muestra es la porción que estudias para inferir algo sobre ese total. El cálculo del tamaño muestral y el muestreo probabilístico sirven precisamente para que esa inferencia sea válida. Esa es la capa que comparte la mayoría de los manuales.
El término general es “unidades de estudio”
La Comprensión Holística de la Ciencia propone una mirada más amplia. El término general no es “población”, sino unidades de estudio: las entidades de las que obtienes información. Pueden ser personas, grupos, comunidades, organizaciones, documentos, objetos o momentos históricos. Toda investigación tiene unidades de estudio; no toda investigación tiene, en sentido estricto, una población y una muestra.
Población y muestra es un caso particular: aplica cuando defines un universo y seleccionas de él un subconjunto mediante criterios estadísticos representativos, con la intención de generalizar los resultados. Si tu estudio analiza cinco documentos, entrevista a tres expertos o trabaja con una comunidad completa, no estás sacando una muestra probabilística de una población. Estás seleccionando unidades de estudio por otro criterio, y llamarlas “muestra” confunde al jurado sobre lo que realmente hiciste.
Cuándo sí hablar de población y muestra
Usa el lenguaje de población y muestra cuando se cumplan estas condiciones:
- Existe un universo grande y bien delimitado que no puedes estudiar por completo.
- Seleccionas un subconjunto con un procedimiento estadístico.
- Tu intención es generalizar de la muestra a la población.
Si estudias el universo completo (todos los casos), no hay muestra: trabajas con toda la población, y basta decirlo. Si seleccionas por profundidad o por características, tampoco es una muestra estadística, sino otro tipo de selección.
Tipos de selección de unidades
La elección del tipo de selección depende de la naturaleza de tu evento de estudio y de tu objetivo, no de una preferencia general por lo cuantitativo o lo cualitativo.
| Tipo de selección | Para qué sirve | Ejemplo |
|---|---|---|
| Probabilística | Generalizar estadísticamente a la población | Muestra aleatoria de 380 estudiantes de una universidad |
| Intencional o por conveniencia | Lograr profundidad o representatividad cualitativa | Seleccionar informantes clave por su experiencia |
| Por criterio | Elegir según características del evento de estudio | Empresas que aplicaron cierto modelo de gestión |
| Por saturación | Detener la recolección cuando la información se repite | Sumar entrevistas hasta que no aparecen datos nuevos |
Cada tipo responde a una pregunta distinta. La probabilística busca inferir a un universo. La intencional y la de criterio buscan casos que iluminen el evento. La saturación es propia de estudios donde las categorías se construyen durante el proceso. Ninguna es superior a las otras: lo correcto es la que corresponde a tu evento y tu objetivo.
Cómo redactar esta sección
- Nombra tus unidades de estudio: quiénes o qué son y qué características deben cumplir.
- Decide si hay un universo del que seleccionar o si trabajas con todos los casos.
- Si seleccionas, declara el tipo de selección y justifícalo por la naturaleza del evento.
- Reserva “muestra” para cuando la selección sea estadística y busques generalizar.
Conclusión
Antes de calcular una muestra, define tus unidades de estudio y decide cómo vas a seleccionarlas. Si buscas generalizar, usa el lenguaje de población y muestra con muestreo estadístico. Si buscas profundidad o casos concretos, elige la selección que corresponda y nómbrala con precisión. Esa claridad evita el error más común de esta sección y hace tu método defendible.
Sobre este contenido
La noción de unidades de estudio como término general y los tipos de selección provienen de la Comprensión Holística de la Ciencia de Jacqueline Hurtado de Barrera, marco metodológico en el que se apoya Tutoeris. Es un modelo con décadas de uso en posgrados de Iberoamérica.