La población y muestra de un trabajo de grado responden a dos preguntas que el jurado hace en toda sustentación: ¿a quiénes se refieren tus conclusiones? y ¿con quiénes trabajaste realmente? La población es el conjunto completo de unidades que cumplen tus criterios; la muestra, el subconjunto del que obtuviste los datos. Definir bien las dos, y decir de dónde sale cada número, es lo que separa un resultado defendible de una anécdota.
Esta guía muestra cómo definir la población con criterios y con fuente, cómo elegir y justificar el muestreo, cómo calcular el tamaño con un caso resuelto, qué cambia en los trabajos cualitativos y cómo se redacta el apartado, con seis ejemplos por programa en contexto colombiano.
Cuatro términos que el jurado espera que distingas
| Término | Qué es | Ejemplo |
|---|---|---|
| Población (o universo) | Todas las unidades que cumplen los criterios de inclusión | Los 1.240 estudiantes matriculados en Psicología en 2026-1 en una universidad pública de Bogotá |
| Unidad de análisis | Cada elemento sobre el que se recoge el dato | Un estudiante; una sentencia; una microempresa; una briqueta de asfalto |
| Marco muestral | La lista real desde la que se selecciona la muestra | El listado de matriculados entregado por registro académico |
| Muestra | El subconjunto seleccionado y efectivamente estudiado | 294 estudiantes seleccionados por muestreo estratificado |
Paso 1: definir la población con criterios y con fuente
Una población bien definida tiene tres partes: la descripción de las unidades, los criterios de inclusión y exclusión, y la fuente de la que sale la cifra (la N). En Colombia las fuentes habituales son estas:
| Tipo de población | De dónde sale la N |
|---|---|
| Estudiantes de un programa o facultad | Registro académico de la universidad (solicitud formal o derecho de petición); para cifras agregadas, el SNIES del Ministerio de Educación Nacional |
| Habitantes de un municipio, barrio o grupo de edad | Proyecciones de población del DANE por municipio, sexo y edad |
| Pacientes con un diagnóstico en una IPS | Registros de la institución (con aval del comité de ética); a nivel agregado, RIPS y SISPRO del Ministerio de Salud |
| Empresas de un sector | Registro mercantil de la Cámara de Comercio; Supersociedades para las que reportan estados financieros |
| Docentes de instituciones oficiales | Secretaría de Educación municipal o departamental |
| Sentencias o normas | Relatoría de la Corte Constitucional; SUIN-Juriscol; Diario Oficial |
| Egresados | Oficina de egresados; Observatorio Laboral para la Educación (OLE) |
Escribe siempre el año del dato y la fuente. Qué sistema usar para cada cifra lo explicamos en SNIES, OLE, SPADIES o DANE: qué fuente oficial usar, y cómo sacar la N de una población municipal en las proyecciones de población del DANE.
Paso 2: elegir el muestreo y justificarlo
| Tipo | Cómo se selecciona | Cuándo conviene | Ejemplo colombiano |
|---|---|---|---|
| Probabilístico (permite generalizar) | Aleatorio simple: sorteo sobre el marco muestral completo | Población pequeña y listada | Sorteo entre los 180 docentes de una institución educativa oficial de Pasto |
| Estratificado: sorteo dentro de cada estrato en proporción a su tamaño | Subgrupos relevantes (semestre, sede, sexo) | Estudiantes por semestre de un programa de la Univalle | |
| Por conglomerados: se sortean grupos completos | Población dispersa sin listado individual | Salones de cuarto grado de las instituciones oficiales de una comuna de Medellín | |
| Sistemático: cada k-ésima unidad a partir de un inicio aleatorio | Listados largos u ordenados | Cada décima historia clínica del archivo de una IPS | |
| No probabilístico (no permite generalizar estadísticamente) | Por conveniencia: quienes están disponibles | Acceso limitado, estudios exploratorios | Estudiantes que respondieron la encuesta enviada al correo institucional |
| Intencional o por criterio: el investigador elige casos ricos en información | Cualitativa; expertos | Nueve mujeres excombatientes con más de dos años en reincorporación | |
| Por cuotas: se fijan cantidades por subgrupo sin sorteo | Cuando se quiere representar subgrupos sin marco muestral | 50 comerciantes formales y 50 informales de una plaza de mercado | |
| Bola de nieve: cada participante refiere a otros | Poblaciones ocultas o de difícil acceso | Migrantes en situación irregular atendidos en una fundación |
La justificación tiene dos partes: por qué ese tipo (acceso al marco muestral, objetivo de generalizar o de comprender) y qué implica para las conclusiones. Un muestreo por conveniencia no invalida un trabajo de grado, pero sí obliga a escribir las conclusiones sin generalizar. Los tipos se detallan en tipos de muestreo en investigación.
Paso 3: calcular el tamaño de la muestra (caso resuelto)
Para poblaciones finitas con variable principal cualitativa se usa la fórmula clásica:
n = (N · Z² · p · q) / (e² · (N − 1) + Z² · p · q)
Donde N es la población, Z el valor de la distribución normal para el nivel de confianza (1,96 para el 95 %), p la proporción esperada (0,5 si no se conoce), q = 1 − p y e el error máximo admitido (0,05 para el 5 %).
Caso resuelto. Población: 1.240 estudiantes matriculados en Psicología en 2026-1. Confianza 95 % (Z = 1,96), p = q = 0,5, e = 0,05.
Numerador: 1.240 × 1,96² × 0,5 × 0,5 = 1.240 × 3,8416 × 0,25 = 1.190,9 Denominador: 0,05² × (1.240 − 1) + 3,8416 × 0,25 = 3,0975 + 0,9604 = 4,0579 n = 1.190,9 / 4,0579 = 293,5 → 294 estudiantes
Si el muestreo es estratificado por semestre, los 294 se reparten en proporción al tamaño de cada semestre (afijación proporcional). Añade entre 10 % y 15 % por no respuesta si aplicas en línea. Para estudios experimentales o correlacionales con variables continuas, el tamaño se calcula por potencia estadística, no con esta fórmula; dilo explícitamente y usa un software libre de cálculo de potencia.
Paso 4: en cualitativa, participantes y saturación
La ruta cualitativa no busca representatividad estadística. Se habla de participantes, se seleccionan de forma intencional con criterios explícitos y el número se define por saturación: se deja de incluir participantes cuando las entrevistas nuevas no aportan categorías nuevas. En un trabajo de grado de pregrado es habitual reportar entre 6 y 15 entrevistas o de 2 a 4 grupos focales, siempre justificando el criterio y describiendo el perfil de cada participante en una tabla con seudónimo, edad, sexo y el criterio de inclusión que cumple.
Si tienes la población pero la muestra y el muestreo no te cuadran con los objetivos, organiza tu marco metodológico en Tesify: población, muestra, variables e instrumentos en la misma vista, para que cada decisión se justifique con la anterior. El texto lo escribes tú.
6 ejemplos de población y muestra por programa
| Programa | Población (con fuente) | Muestra y muestreo |
|---|---|---|
| Enfermería | Pacientes con diagnóstico de hipertensión inscritos en el programa de riesgo cardiovascular de una IPS de Cali, activos a marzo de 2026 según el registro del programa (N = 620) | 120 pacientes, muestreo aleatorio simple sobre el listado, con aval del comité de ética; criterios: mayoría de edad, sin deterioro cognitivo, consentimiento firmado |
| Psicología | 1.240 estudiantes matriculados en el programa en 2026-1 (registro académico) | 294 estudiantes, muestreo estratificado por semestre con afijación proporcional |
| Derecho | Sentencias de tutela y unificación de la Corte Constitucional sobre salud de migrantes, 2016-2025, identificadas en la Relatoría con los descriptores definidos (N = 27) | Censo: se analizan las 27 providencias; no se muestrea |
| Administración | Microempresas del sector comercio matriculadas en la Cámara de Comercio de Armenia entre 2019 y 2021 (N = 2.150 según el registro mercantil) | 150 unidades, muestreo por cuotas según año de creación, por falta de acceso a datos de contacto completos |
| Licenciatura | Los 65 estudiantes de cuarto grado de la jornada de la mañana de una institución educativa oficial de Cali (listas de matrícula 2026) | Dos grupos intactos (34 y 31): diseño cuasiexperimental sin muestreo; consentimiento de acudientes y asentimiento |
| Trabajo Social | Mujeres vinculadas a un Espacio Territorial de Capacitación y Reincorporación del Cauca (cifra del listado de la ARN) | 9 participantes, muestreo intencional hasta saturación; criterios: mayoría de edad y mínimo dos años en el proceso |
Cómo redactar el apartado (plantilla)
POBLACIÓN. La población está conformada por [unidades] que cumplen los criterios de inclusión [..] y no presentan los criterios de exclusión [..]. Según [fuente y año], la población asciende a [N]. MUESTRA. Se seleccionó una muestra de [n] unidades mediante muestreo [tipo], porque [justificación: acceso al marco muestral / objetivo de generalizar o comprender]. El tamaño se calculó con [fórmula o criterio de potencia / saturación], con un nivel de confianza del [95 %] y un error del [5 %]. [Si aplica: la muestra se distribuyó por estratos así: ..]. Se prevé una tasa de no respuesta del [..] %. UNIDAD DE ANÁLISIS. [Un estudiante / una sentencia / una empresa].
Los 5 errores de población y muestra que marca el jurado
- Una N sin fuente ni año. “La población son los estudiantes de la universidad” no es una población.
- Generalizar con muestreo por conveniencia. Conclusiones para “los estudiantes colombianos” a partir de 80 respuestas voluntarias.
- Muestra que no coincide con la delimitación. Delimitar la facultad y encuestar un programa sin decirlo; revisa la delimitación del problema.
- Calcular tamaño de muestra en un estudio cualitativo, o hablar de “muestra representativa” con nueve entrevistas.
- Omitir el aval ético cuando la población es vulnerable (menores, pacientes, comunidades étnicas, personas privadas de la libertad). Cuándo se necesita está en aval del comité de ética y Resolución 8430.
Preguntas frecuentes sobre población y muestra
¿Cuál es la diferencia entre población y muestra?
La población es el conjunto completo que cumple tus criterios; la muestra es la parte de ese conjunto de la que efectivamente obtuviste datos. Si estudias toda la población, es un censo y no hay muestra.
¿Cuántas personas necesito para un trabajo de grado?
Depende de la población y del diseño. Con la fórmula para poblaciones finitas, 1.240 unidades exigen 294 al 95 % y 5 % de error; una población de 200 exige 132. En cualitativa, el criterio es la saturación, no un número.
¿Puedo usar datos del DANE como población?
Sí, tanto para fijar la N (proyecciones de población) como para trabajar directamente con microdatos de encuestas como la GEIH; en ese caso la muestra ya está diseñada por el DANE y debes describirla y usar los factores de expansión. La guía está en microdatos del DANE para el trabajo de grado.
¿Dónde va población y muestra en el documento?
En el marco metodológico, después del diseño y antes de las variables y los instrumentos.
¿Qué pasa si no alcanzo el tamaño calculado?
Reporta el tamaño obtenido, recalcula el error real con la misma fórmula y declara la diferencia en las limitaciones. Es más defendible que ocultarla.
Población definida, muestra justificada: el capítulo metodológico ya tiene columna vertebral. Empieza tu trabajo de grado en Tesify y deja cada decisión escrita antes del trabajo de campo.