(Elaborado por Dra. Cristina Ludewig)
OBJETIVOS:
• Identificar el universo y la muestra en investigaciones y ejemplos
que se le presenten.
• Reconocer las muestras representativas y no representativas.
• Identificar los distintos tipos y clases de muestra.
• Seleccionar la muestra apropiada para ejemplos de investigación
y describir el procedimiento a seguir para conformar esa muestra.
• Mencionar los factores de los cuales depende el tamaño de la
muestra.
En la mayoría de las situaciones de investigación no es posible estudiar todos los
elementos o sujetos a los cuales se refiere el problema, sino que se trabaja con un grupo
de ellos para luego generalizar los resultados a la totalidad, en un proceso que se conoce
como inferencia estadística. Para poder hacer esta inferencia es necesario que la
cantidad de sujetos y la forma como son seleccionados, sean adecuadas. A continuación
se desarrollan algunos aspectos básicos para facilitar a los alumnos de Investigación en
Salud, el manejo apropiado de esta importante fase de la investigación.
DEFINICIÓN DE TÉRMINOS
Dos conceptos que interesa definir son los de población y muestra. Población (o
universo) es cualquier colección finita o infinita de elementos o sujetos (población de
pacientes que acuden al Hospital Central “Antonio María Pineda”, población de
habitantes del área de influencia del ambulatorio urbano tipo III Cabudare, población de
familias de una comunidad, población de viviendas en el municipio Iribarren). Algunos
autores establecen diferencias entre los términos universo y población, indicando con el
primero un conjunto de personas, seres u objetos y con el segundo, un conjunto de
números obtenidos midiendo o contando cierta característica de los mismos, de allí que
un universo puede contener varias poblaciones. Por ejemplo, del universo de pacientes
del Hospital Central Antonio María Pineda, una población estaría dada por el conjunto
de las edades de esas personas, sus tallas, sus pesos, etc. Cuando no haya posibilidad de
confusión, se usa el término población como sinónimo de universo, siendo ese el
criterio que se usará en esta lectura.
Se habla de que una población es finita cuando consta de un número limitado de
elementos, ejemplo: todos los habitantes de una comunidad. Una población es infinita
cuando no se pueden contabilizar todos sus elementos pues existen en número ilimitado,
como por ejemplo, la población de insectos en el mundo.
Una muestra es un subconjunto de la población, que se obtiene para averiguar las
propiedades o características de esta última, por lo que interesa que sea un reflejo de la
población, que sea representativa de ella, concepto al que volveremos más adelante.
Puesto que el fin que perseguimos al hacer una investigación basada en el
estudio de una muestra, es inferir los resultados a la población que nos interesa, es
recomendable distinguir entre dos tipos de población: la población objetivo y la
población muestreada. La población objetivo es aquella sobre la cual el investigador
desea establecer una conclusión, por ejemplo, si deseamos determinar la frecuencia de
hipertensión arterial en la población adulta de Barquisimeto, la población objetivo está
representada por todas las personas adultas que residen en esta ciudad. La población
muestreada es aquella a partir de la cual se extrajo la muestra y sobre la que puede
establecerse la conclusión. Para el ejemplo anterior, supóngase que se decidió extraer la
muestra de personas adultas de la ciudad entre los asistentes a los establecimientos de
salud del sector público (ambulatorios y hospitales de Barquisimeto); en este caso la
población muestreada está constituida por todos los usuarios adultos de estos
establecimientos de salud. Los métodos de la inferencia estadística permiten al
investigador sacar conclusiones sobre la población muestreada, no sobre la población
objetivo, por lo que es conveniente que ambas coincidan, sin embargo en ocasiones esto
no es factible y la población muestreada es más restringida que la objetivo, en cuyo caso
es necesario que el investigador esté consciente de lo expuesto anteriormente. En el
ejemplo que estamos manejando, la conclusión de la investigación será la frecuencia de
hipertensión arterial en los usuarios de los ambulatorios y hospitales de la ciudad de
Barquisimeto.
VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS
Ventajas:
• Costo reducido: resulta obvio que si no se estudia la totalidad de sujetos sino una
muestra de ellos, los recursos financieros, materiales, personal, etc necesarios para
hacer la investigación serán menores.
• Mayor rapidez: de igual forma, la recolección de la información se hará en menos
tiempo.
• Mayor exactitud: al estudiar una muestra se reduce el volumen de trabajo, por lo
cual es posible entonces emplear personal más capacitado, supervisar con mayor
cuidado las actividades de campo, el procesamiento de los datos, y de esta forma
obtener resultados más exactos que los que obtendríamos de estudiar toda la
población.
• Mayores posibilidades: Existen casos en los cuales no es posible estudiar toda la
población, como por ejemplo, cuando ésta es infinita o muy grande o cuando el
proceso de medida para estudiar la característica deseada es destructivo (determinar
la dosis letal de una droga por ejemplo, o al consumir un artículo para juzgar sobre
su calidad). En ese caso solo es posible estudiar una muestra.
Limitaciones:
• No se debe emplear muestras cuando la población es muy pequeña
• La teoría del muestreo es compleja y no es del dominio de la mayoría de los
investigadores, por lo que con frecuencia deben buscar apoyo en especialistas en la
materia.
CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA MUESTRA
Una muestra debe ser adecuada en cantidad y en calidad. En relación con el primer
aspecto, existen procedimientos estadísticos para saber cuál es el número mínimo de
elementos que debemos incluir en el estudio para obtener resultados válidos. La calidad
involucra el concepto de representatividad de la muestra. Se dice que una muestra es
representativa de la población cuando es un reflejo de ella, es decir cuando reúne las
características principales de la población en relación con la variable en estudio.
Si deseamos determinar cuál es la prevalencia de desnutrición en la población
infantil de Barquisimeto y estudiamos una muestra de niños obtenida de la zona este de
la ciudad (donde se encuentra la mayoría de las urbanizaciones de clase media y alta),
esa no sería una muestra representativa para dicha investigación y la prevalencia de
desnutrición que obtendríamos subestimaría la cifra real para la ciudad. Si nuestro
objetivo es determinar la duración promedio de la hospitalización de los pacientes del
Hospital Central Antonio María Pineda, para lograr una muestra representativa
deberíamos incluir pacientes de los departamentos de Medicina, Cirugía, Obstetricia y
Pediatría, dado que la estancia hospitalaria difiere entre ellos. Si estudiamos una gran
proporción de pacientes de obstetricia, estaríamos subestimando la duración de la
estancia hospitalaria en dicho centro asistencial. La representatividad de la muestra es
pues un aspecto de gran importancia en la investigación y para lograrla es necesario
seleccionar el tipo y clase de muestreo que garantice esta condición y trabajar con un
tamaño de muestra adecuado.
