Población, muestra y muestreo en investigación médica: guía práctica
Contenido elaborado por el equipo DataMedix.
Revisión metodológica: Lucas Vargas, médico especialista en Epidemiología.
Población, muestra y muestreo son conceptos relacionados, pero no significan lo mismo.
La población indica a quiénes se desea estudiar. La muestra corresponde a las personas o registros que realmente serán analizados. El muestreo describe cómo fueron seleccionados.
Una muestra grande no compensa necesariamente un método de selección inadecuado. Tampoco garantiza que los resultados representen a toda la población.
¿Qué es la población de investigación?
La población es el conjunto de personas, eventos, registros o unidades sobre las que se desea obtener información.
Ejemplo:
Adultos con hipertensión atendidos en instituciones de atención primaria de Medellín.
Sin embargo, pueden distinguirse diferentes niveles.
Población objetivo
Es el grupo amplio al que se desea aplicar o generalizar los resultados.
Ejemplo:
Adultos con hipertensión arterial atendidos en atención primaria en Colombia.
Población fuente o de referencia
Es la población de la que realmente pueden surgir los participantes.
Ejemplo:
Adultos con hipertensión atendidos en cinco instituciones de Medellín durante 2026.
Población accesible
Es la parte de la población fuente a la que el equipo puede acceder.
Ejemplo:
Pacientes con historias clínicas disponibles en las instituciones participantes.
Población elegible
Corresponde a quienes cumplen los criterios de inclusión y no presentan criterios de exclusión.
Muestra estudiada
Es el conjunto de participantes o registros finalmente incluidos.
Muestra analizada
Puede diferir de la muestra incluida cuando existen:
- pérdidas;
- retiros;
- datos faltantes;
- registros duplicados;
- exclusiones posteriores justificadas.
El flujo de participantes debe reportarse con claridad.
¿Qué es una muestra?
Una muestra es un subconjunto de la población.
Se utiliza cuando no es posible o necesario estudiar a todos los integrantes.
La muestra debería proporcionar información suficiente para responder la pregunta con un nivel aceptable de precisión.
Su calidad depende de:
- método de selección;
- tamaño;
- participación;
- datos faltantes;
- calidad de medición;
- similitud con la población objetivo.
¿Qué es el muestreo?
El muestreo es el procedimiento utilizado para seleccionar las unidades que formarán parte del estudio.
Puede ser:
- probabilístico;
- no probabilístico.
Muestreo probabilístico
Cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada.
Favorece la estimación de parámetros poblacionales y la evaluación del error de muestreo.
Muestreo aleatorio simple
Cada persona tiene una probabilidad conocida e igual de ser seleccionada.
Ejemplo:
Seleccionar mediante números aleatorios 300 historias de una lista de 2.000 pacientes.
Requiere un marco muestral completo.
Muestreo sistemático
Se selecciona una unidad inicial al azar y después cada cierto intervalo.
Ejemplo:
Seleccionar una historia de cada diez registros.
Debe revisarse que el orden de la lista no presente patrones que afecten la selección.
Muestreo estratificado
La población se divide en estratos y se seleccionan participantes dentro de cada uno.
Posibles estratos:
- sexo;
- edad;
- institución;
- región;
- nivel de atención.
Puede mejorar la representación de grupos relevantes.
Muestreo por conglomerados
Se seleccionan grupos completos, como:
- hospitales;
- municipios;
- salones;
- centros de salud.
Es útil cuando la población está geográficamente distribuida, pero requiere considerar la correlación entre personas del mismo conglomerado.
Muestreo no probabilístico
La probabilidad de selección no es conocida.
Puede ser útil en estudios exploratorios o cuando no existe un marco muestral, pero limita la generalización.
Muestreo por conveniencia
Se incluyen las personas más accesibles.
Ejemplo:
Encuestar a los pacientes presentes durante los días en que el investigador puede asistir.
Puede introducir sesgo si quienes están disponibles difieren de la población.
Muestreo consecutivo
Se incluyen todos los participantes elegibles durante un periodo hasta completar la muestra.
Ejemplo:
Incluir consecutivamente a todos los pacientes que cumplen criterios entre enero y diciembre.
Suele ser preferible a seleccionar casos arbitrariamente, aunque continúa dependiendo del lugar y periodo.
Muestreo por cuotas
Se define una cantidad de participantes por determinadas características, pero la selección dentro de cada grupo no es aleatoria.
Muestreo por bola de nieve
Los participantes ayudan a identificar a otras personas.
Puede utilizarse en poblaciones de difícil acceso.
Censo frente a muestra
Un censo incluye a toda la población accesible definida.
Ejemplo:
Revisar todas las historias de pacientes con una enfermedad rara atendidos durante diez años.
Realizar un censo no elimina automáticamente el sesgo. La población accesible todavía puede diferir de la población objetivo y los registros pueden presentar datos faltantes.
Diferencia entre tamaño de muestra y tipo de muestreo
El tamaño de muestra responde:
¿Cuántas unidades se necesitan?
El muestreo responde:
¿Cómo se seleccionarán?
Una investigación puede tener una muestra grande seleccionada de manera sesgada.
También puede tener una muestra probabilística, pero insuficiente para lograr la precisión deseada.
Ambos elementos deben planificarse.
¿De qué depende el tamaño de muestra?
Depende de:
- objetivo;
- tipo de estudio;
- desenlace principal;
- frecuencia esperada;
- diferencia relevante;
- variabilidad;
- precisión;
- nivel de confianza;
- potencia estadística;
- número de grupos;
- diseño de muestreo;
- pérdidas esperadas;
- número de predictores del modelo.
No debe calcularse utilizando una fórmula genérica sin relacionarla con la pregunta.
Representatividad
Una muestra es representativa cuando permite aproximarse adecuadamente a las características relevantes de la población objetivo.
No depende únicamente del número de participantes.
Puede verse afectada por:
- selección;
- no respuesta;
- exclusiones;
- pérdidas;
- institución;
- periodo;
- región;
- acceso al servicio;
- características de quienes aceptan participar.
Ejemplo completo
Pregunta:
¿Cuál es la prevalencia de hipertensión no controlada en adultos atendidos en centros de atención primaria?
Población objetivo
Adultos con hipertensión atendidos en atención primaria.
Población fuente
Adultos con hipertensión registrados en diez centros de salud durante 2026.
Población elegible
Personas que cumplen los criterios de selección y tienen medición válida de presión arterial.
Muestra
Pacientes seleccionados para el análisis.
Muestreo
Selección aleatoria estratificada por centro de salud.
Muestreo en estudios con historias clínicas
Debe definirse:
- periodo;
- instituciones;
- lista de registros;
- identificación de duplicados;
- selección de historias;
- manejo de datos faltantes;
- inclusión de múltiples atenciones por persona.
No siempre debe tomarse “la cantidad de historias que alcance a revisar”.
Muestreo en cohortes
Puede incluirse:
- toda la población expuesta y no expuesta;
- una muestra de ambos grupos;
- una cohorte consecutiva;
- una cohorte basada en registros.
Debe garantizarse que los grupos procedan de una población comparable.
Muestreo en casos y controles
La selección de controles es fundamental.
Los controles deben representar la población que produjo los casos.
No deben seleccionarse simplemente porque están disponibles o porque no presentan ninguna enfermedad.
Muestreo en estudios transversales
Cuando se desea estimar prevalencia, la selección debe permitir que la muestra represente a la población durante el periodo estudiado.
Incluir únicamente a quienes consultan un día específico puede distorsionar la estimación.
Errores frecuentes
Confundir población con muestra
Llamar población a todos los habitantes de una ciudad cuando solo se estudiará una institución
No describir cómo se seleccionaron los registros
Utilizar “muestreo aleatorio” sin haber realizado un procedimiento aleatorio
Incluir únicamente a quienes aceptaron responder sin analizar la no respuesta
Pensar que una muestra grande siempre es representativa
Calcular el tamaño antes de definir el desenlace
No ajustar por pérdidas o datos faltantes
Seleccionar controles que no pertenecen a la población fuente
Cambiar el periodo hasta completar el número deseado sin declararlo
Checklist para tener claro la población, muestra y muestreo en investigación médica
- ¿La población objetivo está definida?
- ¿La población fuente está identificada?
- ¿La población accesible es realista?
- ¿Los criterios de selección son claros?
- ¿Existe un marco muestral?
- ¿El método de muestreo está descrito?
- ¿La selección fue realmente aleatoria?
- ¿El tamaño corresponde al objetivo?
- ¿Se consideraron pérdidas?
- ¿Se evaluó la no respuesta?
- ¿La muestra permite aplicar los resultados a la población propuesta?
- ¿Se documentará el flujo de participantes?
Conclusión
La población define a quién se desea estudiar, la muestra indica quiénes fueron incluidos y el muestreo explica cómo se seleccionaron.
Una metodología adecuada debe describir claramente:
- población objetivo;
- población fuente;
- población elegible;
- muestra incluida;
- muestra analizada;
- procedimiento de selección.
El tamaño importa, pero la forma de seleccionar también.
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En DataMedix revisamos la población, el método de muestreo, los criterios de selección y el cálculo del tamaño de muestra para ayudarte a construir un proyecto viable y metodológicamente coherente.
Referencias
- Hulley, S. B., Cummings, S. R., Browner, W. S., Grady, D. G., Newman, T. B., Norman Hearst, M. D., … & Novotny, T. E. Diseño de Investigaciones Clínicas 4th Edition.
- World Health Organization. Guidance on sampling methods in health research.
- Lwanga, Stephen Kaggwa, Lemeshow, Stanley & World Health Organization (1991). Sample size determination in health studies : a practical manual / S. K. Lwanga and S. Lemeshow. World Health Organization. World Health Organization. https://iris.who.int/handle/10665/40062
- Centers for Disease Control and Prevention. Principles of Epidemiology in Public Health Practice.
- EQUATOR Network. Reporting guidelines for health research.
- von Elm E y colaboradores. STROBE Statement.
- International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for Medical Research.
