Qué es una muestra en investigación y cómo definirla

Rara vez es posible estudiar a todas las personas que interesan. Por eso las investigaciones trabajan con muestras: una parte de la población, elegida con criterio, que permite sacar conclusiones sobre el todo. De cómo se defina esa parte depende qué se puede afirmar después.

Aquí verás qué es una muestra, cómo se selecciona, cómo se calcula su tamaño y qué la hace representativa.

Población y muestra

• Población: el conjunto completo de elementos que comparten las características de interés. Por ejemplo, todos los estudiantes de primer semestre de una facultad.
• Muestra: el subconjunto de esa población que se estudia.
• Marco muestral: la lista de la población de la que se extrae la muestra.

Cómo se selecciona una muestra

Tipo de muestreo	Cómo se elige	Permite generalizar
Probabilístico	Al azar, con probabilidad conocida	Sí, con margen de error
No probabilístico	Por criterio o accesibilidad	No estadísticamente

Tienes cada familia en muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico.

Cómo definir el tamaño de la muestra

• En estudios cuantitativos: con fórmulas que consideran el tamaño de la población, el nivel de confianza y el margen de error, o con análisis de potencia estadística. Tienes un ejemplo de cálculo en muestreo aleatorio simple.
• En estudios cualitativos: por saturación, cuando nuevos participantes ya no aportan información distinta.

Qué hace representativa a una muestra

• Selección aleatoria a partir de un marco muestral completo.
• Tamaño suficiente.
• Baja tasa de no respuesta o análisis de su efecto.
• Distribución similar a la población en las características relevantes.

Cómo describir la muestra en la tesis

1. Define la población.
2. Explica el tipo de muestreo y por qué lo elegiste.
3. Indica el tamaño y cómo se calculó.
4. Presenta los criterios de inclusión y exclusión.
5. Describe las características de los participantes (edad, sexo, grado, etc.).

Ejemplo

Población: 640 estudiantes de primer semestre de Ingeniería.
Muestreo: aleatorio estratificado por carrera.
Tamaño: 241, con 95 % de confianza y 5 % de margen de error.
Criterios de inclusión: inscritos en el semestre, mayores de 18 años, con consentimiento firmado. (Ejemplo ilustrativo.)

Errores frecuentes

• Confundir población con muestra.
• No justificar el tamaño.
• Generalizar desde muestras por conveniencia.
• Omitir las características de los participantes.

Tienes el panorama completo en técnicas de muestreo. Y si necesitas calcular o justificar tu muestra, en Tesis y Másters ofrecemos apoyo estadístico.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre población y muestra?

La población es el conjunto completo de personas, objetos o casos que interesa estudiar. La muestra es la parte de esa población que efectivamente se estudia. Se trabaja con muestras porque estudiar a toda la población suele ser inviable.

¿Qué es una muestra representativa?

Es la que reproduce, con un margen de error conocido, las características de la población relevantes para el estudio. Se logra principalmente con muestreo probabilístico y un tamaño adecuado.

¿Qué son los criterios de inclusión y exclusión?

Son las condiciones que definen quién puede formar parte de la muestra (inclusión) y quién no, aunque pertenezca a la población (exclusión). Por ejemplo, incluir estudiantes inscritos en el semestre y excluir a quienes están en intercambio.

Referencias bibliográficas

• Etikan, I., Musa, S. A. y Alkassim, R. S. (2016). Comparison of Convenience Sampling and Purposive Sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 5(1), 1-4.
• Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Interamericana.

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