La población es el conjunto completo de casos que cumplen tus criterios; la muestra es el subconjunto que efectivamente estudias; y la unidad de análisis es el tipo de caso que cuentas —una persona, un establecimiento, una sentencia, una parcela—. Definirlas exige cuatro decisiones escritas: unidad de análisis, criterios de inclusión y exclusión, tipo de muestreo y tamaño con su justificación. Esta guía las recorre con ocho ejemplos de memorias chilenas y el cálculo del tamaño muestral resuelto con números.
Esta sección va dentro del capítulo metodológico, después del diseño y antes de los instrumentos; el orden completo de las siete decisiones del capítulo está en marco metodológico de la memoria de título: enfoque, diseño y alcance paso a paso. Si tu memoria es un ensayo de campo con parcelas y repeticiones, el razonamiento es distinto y está resuelto en cómo definir la población y muestra de tu tesis de Agronomía.
¿Cuál es la diferencia entre población, muestra y unidad de análisis?
| Concepto | Qué es | Ejemplo |
|---|---|---|
| Unidad de análisis | El tipo de caso sobre el que recoges el dato | Un estudiante; un establecimiento; una sentencia; un hogar |
| Población | Todos los casos que cumplen tus criterios, en tu territorio y período | Los 240 estudiantes de tercer y cuarto año de Enfermería de la universidad X en 2026 |
| Marco muestral | La lista concreta desde la que seleccionas | El registro de matrícula que entrega la Dirección de Escuela |
| Muestra | Los casos que efectivamente estudias | Los 128 estudiantes que respondieron |
El marco muestral es el que más se omite y el que más problemas causa: sin una lista real no puedes hacer muestreo aleatorio, por muy probabilístico que digas que es tu diseño. Si no existe lista, tu muestreo es no probabilístico y debes decirlo.
Una advertencia sobre la unidad de análisis: debe coincidir con la unidad de tus objetivos. Si el objetivo dice «caracterizar los establecimientos», la unidad es el establecimiento aunque el cuestionario lo respondan personas; el dato se agrega por establecimiento antes de analizarlo. Confundir ambos niveles es el error que más rápido invalida un análisis.
Paso 1: Escribe los criterios de inclusión y exclusión
Los criterios definen la población con precisión operativa: cualquier persona debería poder tomar tu lista y decidir, caso por caso, si entra o no. Se escriben como viñetas, no como prosa.
- Criterios de inclusión: las condiciones que un caso debe cumplir para pertenecer a la población. Edad, año de carrera, diagnóstico, comuna, período, tipo de establecimiento.
- Criterios de exclusión: condiciones que sacan a un caso que sí cumple los de inclusión, por una razón metodológica. Estudiantes en internado, pacientes con una comorbilidad que altera la medición, expedientes incompletos.
- Criterios de eliminación (que algunas escuelas piden aparte): casos que salen ya iniciado el estudio, por abandono o por datos inválidos.
Regla práctica: cada criterio de exclusión necesita una razón escrita en media línea. «Se excluyó a quienes cursaban internado porque su carga académica no es comparable con la de la jornada regular» convence; «se excluyó a los internos» no.
Paso 2: Elige el tipo de muestreo
| Tipo | Cómo se selecciona | Cuándo usarlo | Permite generalizar |
|---|---|---|---|
| Aleatorio simple | Sorteo sobre el marco muestral completo | Hay lista y es accesible | Sí |
| Sistemático | Uno cada k casos desde un inicio aleatorio | Lista ordenada sin patrón cíclico | Sí |
| Estratificado | Sorteo dentro de grupos definidos (carrera, comuna, sexo) | Quieres asegurar presencia de todos los grupos | Sí |
| Por conglomerados | Se sortean grupos completos (cursos, establecimientos) | La población está agrupada y el acceso es por grupo | Sí, con corrección |
| Por conveniencia | Quienes están disponibles y aceptan | No hay marco muestral o el acceso es limitado | No |
| Intencional o por criterio | Casos elegidos por cumplir un perfil relevante | Estudios cualitativos; casos extremos o típicos | No, ni se pretende |
En memorias de pregrado chilenas el muestreo por conveniencia es mayoritario, y eso no es un defecto: el defecto es no declararlo. Si tu muestreo es no probabilístico, escríbelo, y traslada la consecuencia a las limitaciones: los resultados describen a tu muestra y no se generalizan a la población.
Paso 3: Calcula el tamaño de la muestra
Para una población finita conocida, con una proporción como resultado, la fórmula habitual es:
n = N · Z² · p · q / [ e² · (N − 1) + Z² · p · q ]
donde N es el tamaño de la población, Z el valor asociado al nivel de confianza (1,96 para 95%), p la proporción esperada, q = 1 − p, y e el margen de error admitido.
Resuelto con los números del ejemplo de Enfermería: N = 240, nivel de confianza 95% (Z = 1,96), p = 0,5 (el valor más conservador, que maximiza el tamaño), q = 0,5, y e = 0,05.
- Numerador: 240 × 1,96² × 0,5 × 0,5 = 240 × 3,8416 × 0,25 = 230,50
- Denominador: 0,05² × 239 + 3,8416 × 0,25 = 0,0025 × 239 + 0,9604 = 0,5975 + 0,9604 = 1,5579
- n = 230,50 / 1,5579 = 147,9 → 148 participantes
Si además esperas un porcentaje de no respuesta, ajusta al alza: con un 15% estimado, 148 / 0,85 ≈ 174 invitaciones. Y si finalmente obtienes 128 respuestas, no borres el cálculo: repórtalo, di cuántos respondieron y declara la diferencia en las limitaciones. Una memoria honesta sobre su tasa de respuesta vale más que una que oculta el cálculo.
Tres advertencias. Primero, esta fórmula sirve para estimar una proporción; si tu resultado es una media, un contraste de grupos o una correlación, el tamaño se calcula por potencia estadística, no con esta fórmula. Segundo, en un estudio experimental el tamaño depende del tamaño de efecto que quieres detectar. Tercero, el cálculo supone muestreo aleatorio: aplicarlo a una muestra por conveniencia da un número, pero no da representatividad. La elección de la prueba que después usarás está en qué prueba estadística usar en la tesis.
Paso 4: En estudios cualitativos, define la saturación
Un estudio cualitativo no calcula tamaño: cierra la muestra cuando nuevas entrevistas dejan de aportar categorías nuevas. Pero «saturación» no es una palabra mágica, y la comisión evaluadora pregunta cómo la determinaste. Declara tres cosas: el número estimado al inicio (habitualmente 8 a 20 en pregrado), el criterio de cierre, y el número final alcanzado.
«Se proyectó una muestra inicial de doce participantes, seleccionadas mediante muestreo intencional por criterio. El análisis se realizó en paralelo a la recolección y la saturación se alcanzó en la entrevista once, cuando las dos últimas no aportaron categorías nuevas; se realizó una entrevista adicional de confirmación.»
Ocho ejemplos completos de carreras chilenas
| Carrera | Unidad de análisis | Población | Muestreo y muestra |
|---|---|---|---|
| Enfermería | Estudiante | 240 estudiantes de 3° y 4° año de Enfermería de una universidad regional, 2026 | Conveniencia; 128 respondientes. Exclusión: internado |
| Psicología | Persona adulta | Usuarios de 18 a 65 años en control de salud mental de un CESFAM de la comuna X durante el primer semestre de 2026 | Sistemático sobre la agenda de controles; 96 personas |
| Pedagogía | Establecimiento | Escuelas rurales multigrado con datos de la Agencia de Calidad en la Región de Ñuble, 2019-2022 | Censo de la población (todas las que tienen datos completos); 74 establecimientos |
| Trabajo Social | Mujer egresada | Egresadas de programas de PRODEMU en dos comunas rurales de La Araucanía, 2022-2024 | Intencional por criterio; 12 participantes, saturación en la 11 |
| Derecho | Sentencia | Sentencias de la Corte Suprema en recursos de protección por cobertura de medicamentos de alto costo, 2020-2024 | Censo del período; 86 sentencias. Exclusión: las que no resuelven el fondo |
| Ingeniería Comercial | Hogar con actividad por cuenta propia | Hogares de la Región Metropolitana con microempresa formal del rubro comercio, CASEN 2022 | Muestra compleja de la encuesta, con factores de expansión; 1.412 casos |
| Nutrición | Escolar | Estudiantes de 4° básico de los establecimientos municipales de una comuna, 2026 | Conglomerados: se sortean 6 cursos completos; 172 escolares con asentimiento y consentimiento del apoderado |
| Ingeniería Civil | Evento de precipitación | Días con registro en las estaciones de la Dirección General de Aguas de tres comunas, 2010-2023 | Censo de los días con precipitación > 0 mm; 1.286 registros |
Fíjate en dos cosas. Primero, la unidad de análisis cambia el sentido de todo lo demás: en Derecho y en Ingeniería Civil no hay personas, y por eso no hay consentimiento informado ni comité de ética. Segundo, cuando la población es pequeña y accesible, lo correcto es el censo, no una muestra: estudiar 74 de 74 establecimientos es más fuerte que sortear 40.
Cómo se redacta el párrafo en la memoria
«La unidad de análisis corresponde a [unidad]. La población está constituida por [descripción], estimada en [N] según [fuente del dato], considerando como criterios de inclusión [lista] y como criterios de exclusión [lista con su razón]. Se aplicó un muestreo [tipo], [con el procedimiento de selección]. El tamaño muestral se determinó [mediante la fórmula para población finita con un 95% de confianza y 5% de error, resultando en n = X / por saturación de la información], obteniéndose finalmente [n] casos. [Si aplica: la diferencia entre el tamaño calculado y el obtenido se declara como limitación del estudio.]»
Cada elemento del párrafo debe ser coherente con el resto del capítulo: la población nace de la delimitación del tema, y los instrumentos se aplican a esa misma muestra. La coherencia entre ambos extremos se revisa en delimitación del tema de la memoria de título y en operacionalización de variables: tabla y ejemplos.
Los seis errores que devuelven esta sección
- Población sin fuente del número. «La población es de aproximadamente 300 estudiantes» sin decir de dónde sale la cifra. Nombra el registro, la dirección de escuela o el informe.
- Decir «muestreo aleatorio» sin marco muestral. Sin lista no hay sorteo posible. Es muestreo por conveniencia, y decirlo no resta valor.
- Criterios de exclusión sin razón. Cada exclusión sin justificar parece un descarte de casos incómodos.
- Aplicar la fórmula de proporciones a un objetivo que no estima una proporción. Para comparar medias o detectar un efecto, el cálculo es de potencia.
- Confundir población con muestra en los resultados. Si estudiaste 128 personas, los resultados hablan de 128 personas, no de «los estudiantes de Enfermería de Chile».
- No declarar la tasa de respuesta. La diferencia entre invitados y respondientes es información metodológica, no un fracaso que ocultar.
Lista de verificación
- ¿La unidad de análisis coincide con la de los objetivos?
- ¿La población tiene tamaño, fuente, territorio y período?
- ¿Los criterios permiten decidir caso por caso, y cada exclusión tiene razón?
- ¿El tipo de muestreo está nombrado con su categoría exacta?
- ¿El tamaño está calculado o justificado por saturación, con el número final reportado?
- ¿Las consecuencias del muestreo no probabilístico están en las limitaciones?
- ¿Hay consentimiento informado y, si corresponde, comité de ética? El procedimiento está en necesitas comité de ética para tu tesis de Psicología.
Define la muestra antes de escribir el instrumento
La muestra condiciona todo lo que viene después: cuántas preguntas puedes hacer, qué prueba estadística podrás correr y qué podrás afirmar en las conclusiones. Con Tesify puedes estructurar el capítulo metodológico a partir de tu población y tu muestra y avanzar sección por sección, con las referencias en APA 7 ordenadas desde el inicio. Más de 9.000 estudiantes lo han usado y el texto final es 100% escrito por ti: a quiénes estudias y cómo los seleccionas lo decides tú.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre población y muestra?
La población es el conjunto completo de casos que cumplen tus criterios de inclusión en tu territorio y período; la muestra es el subconjunto que efectivamente estudias. Si estudias todos los casos, no hay muestra: hay censo.
¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra?
Para estimar una proporción en una población finita conocida se usa n = N·Z²·p·q / [e²·(N−1) + Z²·p·q], con 1,96 para 95% de confianza, p = 0,5 como valor conservador y un error de 5%. Para comparar medias o detectar un efecto, el cálculo es de potencia estadística.
¿Qué es la unidad de análisis?
El tipo de caso sobre el que recoges cada dato: una persona, un hogar, un establecimiento, una sentencia, un evento. Debe coincidir con la unidad que nombran tus objetivos.
¿Es válido el muestreo por conveniencia en una memoria de título?
Sí, y es el más frecuente en pregrado. Lo que no es válido es presentarlo como probabilístico o generalizar los resultados a la población. Decláralo y traslada la consecuencia a las limitaciones.
¿Cuántos participantes necesita un estudio cualitativo?
No se calcula: la muestra se cierra por saturación, cuando nuevas entrevistas no aportan categorías nuevas. En memorias de pregrado suele estar entre 8 y 20 participantes, y debes declarar el criterio de cierre y el número final.
¿Qué hago si mi población es muy pequeña?
Estudiarla completa. Un censo de 40 casos es metodológicamente más fuerte que una muestra de 25 sacada de esos mismos 40, y evita la discusión sobre representatividad.
¿Qué es el marco muestral y por qué importa?
Es la lista concreta desde la que seleccionas: el registro de matrícula, el padrón, la agenda de controles. Sin marco muestral no es posible ningún muestreo probabilístico.
¿Los criterios de exclusión y de eliminación son lo mismo?
No. Los de exclusión se aplican antes de incorporar el caso; los de eliminación sacan a un caso que ya entró, por abandono o por datos inválidos. Algunas escuelas chilenas piden ambas listas por separado.