Definición del Tamaño de la Población

El primer paso en una investigación cuantitativa es identificar la población de estudio, es decir, el grupo de personas, objetos o entidades sobre el cual se realizaran las observaciones y se extraerán las conclusiones. Aunque pueda parecer sencillo, el concepto de población a veces no está bien definido y suele confundirse con el de universo, siendo ambos términos muy distintos. El universo se refiere al conjunto total de sujetos posibles, mientras que la población corresponde a un subconjunto específico de ese universo que se pretende analizar para obtener conclusiones válidas. Analilecemos estos ejemplos sencillos: Supongamos queremos realizar una encuesta de satisfacción laboral en un entorno corporativo para medir qué tan satisfechos están los empleados con sus trabajos, la población en este estudio es muy clara: el número total de empleados de la empresa. Sin embargo, en una investigación de mercado —por ejemplo, si quieremos medir el nivel de interés en un nuevo producto— la población no resulta tan evidente, pues en este caso deberia abarcar solo el conjunto de compradores potenciales.

En última instancia, la población consiste en el grupo de individuos, entidades u objetos que poseen las características únicas y específicas que usted pretende analizar. Definir con precisión este grupo es vital para la validez de los resultados.

Estrategia de Selección de la Muestra

Una vez identificada la población objetivo, se debe determinar a cuántas personas estudiar, es decir, así en el marco de una encuesta, a cuantas personas deberiamos entrevistar o suministrar el cuestionario en caso de que la encuesta fuera auto-administrada. Idealmente, mediante un censo, es decir, entrevistar a todos los miembros de la población nos proporciona los datos más exactos y exhaustivos. Sin embargo, en la práctica esto rara vez es posible debido limitaciones de diversa índole como altos costos y complejidad de la logística de campo asi como las limitaciones de tiempo.

Asi, en lugar de un censo de debe emplear una muestra representativa de esa población. Cuando extraemos científicamente una muestra pequeña, podemos proyectar —con un margen de error pre-establecido los comportamientos de toda la población. Es similar a los análisis de sangre: No es necesario extraer toda la sangre del cuerpo, basta unas pocas gotas para obtener información confiable sobre su estado general de salud. Aunque las muestras más grandes aumentan la precisión de las observaciones, hay un punto de rendimientos decrecientes en el que añadir más participantes se convierte en una pérdida de esfuerzo, tiempo y recursos. Por tanto, su objetivo como investigador es equilibrar tres factores:

• Tiempo disponible
• Presupuesto
• Precisión requerida

Para mantener la integridad de los datos y evitar sesgos, las muestras deben ser seleccionadas de manera aleatoria. Aunque el "muestreo intencional" podemos utilizarlo en casos específicos y bien justificados, siempre debemos incorporar siempre un grado de aleatoriedad para reducir el sesgo natural que produce el orden.

Cálculo del Tamaño de la Muestra

Aunque existen muchas formas para determinar el tamaño ideal de la muestra, proporcionamos un marco estándar para nuestros usuarios. Puede utilizar la Calculadora de Muestras exhibida en el menú de la izquierda para automatizar estos cálculos.

Fórmula Base (Poblaciones Infinitas)

Utilice esta fórmula cuando el total de la población sea desconocido o extremadamente grande:

Variables:

• Z (valor Z): Corresponde al nivel de confianza deseado (p. ej., 1.96 para un 95% de confianza).
• p (Porcentaje): La distribución esperada del atributo (normalmente se utiliza 0.5 para garantizar el tamaño de muestra más conservador).
• c (Intervalo de Confianza): Su margen de error, expresado como decimal (p. ej., 0.04 para ±4%).

Corrección para Poblaciones Finitas (*)

Si usted trabaja con una población pequeña y conocida, aplique este ajuste para evitar un exceso del tamano de la muestra y así evitar incurrir en costos innecesarios:

Donde pop es el tamaño total de la población.

Nota: En muchas aplicaciones prácticas, ambas fórmulas arrojan resultados similares; muchos investigadores prefieren simplificar utilizando la Fórmula I.

Equilibrar la Muestra mediante Cuotas

Una cuota es un número objetivo para un subgrupo específico dentro de su muestra. La implementación de cuotas garantiza que su muestra refleje proporcionalmente la diversidad real de la población dentro de cada sub-grupo.

Por ejemplo, dado que en la práctica aveces las opiniones suelen variar según el género y la edad de las personas, usted puede establecer cuotas para asegurar que la proporción de hombres y mujeres en los diferentes rangos de edad de su muestra, reflejen el comportamiento de la población real. De manera similar, si estamos estudiando el uso de marcas comerciales, usted puede establecer cuotas para que los compradores de las Marcas A, B y C estén representados de acuerdo con sus respectivas participaciones de mercado conocidas.