POBLACIÓN Y MUESTRA.

Creo que casi todos los que hemos llevado algún curso de estadística en el pregrado o postgrado hemos escuchado hablar acerca de una "Población" y de una "Muestra", aquí veremos brevemente de que se tratan y comentaremos su importancia. No voy a hacer una descripción de la metodología del muestreo, pues lo dejaré para otro post.

POBLACIÓN: Intuitivamente sabemos que población es la totalidad de elementos de algo (personas, objetos, mediciones, animales, cosas, muestras de laboratotio, etc). Saber cuál va a ser nuestra población de estudio es algo muy, pero muy importante como para pasarlo por alto. La persona que investiga debe tener suficiente conocimiento y experiencia con el trabajo de los elementos de la población a la cual desea estudiar.

Muchas veces hemos pensado en la población como algo inmensamente grande a la cual no vamos a poder tener acceso total. Por ejemplo, un estudiante del distrito de Breña al querer investigar acerca de la presión arterial, pensaba en todas las personas del planeta como la población.

Definir la población va a ser tarea y preferencia de cada persona.... vamos a poner un ejemplo de cómo ir reduciendo la población de interés hasta hacerla accesible a la investigación: Volvamos al ejemplo de investigar la presión arterial media en humanos. Primero debemos saber si la población van a ser niños, adultos o ancianos; si nos decidimos por los adultos, hay que delimitar si vamos a considerar a todos los adultos o sólo a quienes no tienen antecedentes de enfermedades cardiovasculares, o si preferimos trabajar con atletas o vegetarianos, etc; el sexo del paciente también es importante si se cree que hay diferencias entre los géneros.

Una vez definidas las características de edad, sexo, antecedentes, etc, podemos aventurarnos a restringir la población a una ciudad, y si ésto nos resulta complicado, lo reducimos a un distrito, a un barrio, a un hospital, etc. Siempre que el muestreo sea adecuado y representativo de la población, se puede seguir delimitando a la misma hasta hacerla accesible.

Finalmete podemos decidir que vamos a estudiar la presión arterial media en adultos jóvenes, sin antecedentes de patologías crónicas, varones, del distrito de Breña.

Es extremadamente importante saber que la población seleccionada sea accesible (éste es un error común). Quiero decir que debemos estar seguros de que podemos obtener los datos de cualquiera de los integrantes de nuestra población. Así, si hemos elegido a un ditrito, todos los habitentes del distrito deben estar disponibles para el estudio, si hemos elegido trabajar con los habitantes de un país, todos las personas de ése país deben estar disponibles para la investigación. Si no planeamos bien ésto podemos terminar en un gran problema.

MUESTRA: La muestra va a ser una parte REPRESENTATIVA de la población, es decir, la muestra debe contener las características de la población. Por ejemplo, si quiero investigar la prevalencia de tuberculosis entre los pacientes que acuden a un hospital, no debo obtener los datos solamente de los pacientes que acuden al servicio de neumología (donde se sabe que la prevalencia es alta), sino que debo considerar una muestra que contenga pacientes tanto de neumología como de las otras especialidades en proporciones muy parecidas para poder tener una conclusión de la totalidad del hospital.

Es muy importante que la muestra represente a la población ya que de ésto depende que podamos hacer inferencias hacia la población sin tener el temor de estar sacando conclusiones falsas.

Pero, ¿Para qué es tan importante todo ésto? El gráfico inicial puede ayudar.... Si queremos utilizar nuestra muestra obtenida para sacar conclusiones acerca de la población, debemos conocer de qué población se extrajo la muestra, sino, estaremos erroneamente sacando conclusiones e infiriendo resultados hacia otra población. En el gráfico se aprecia que si la muestra es representativa de la población que se muestra como círculo, no se deben sacar conclusiones hacia la población triángulo, sino solamente hacia la población círculo. Parece sencillo, pero es un error frecuente, muy frecuente, sobre todo cuando las poblaciones se parecen tanto que hace falta haberlas delimitado desde el inicio para no cometer errores al final del trabajo.

Espero que haya sido de ayuda, y sobre todo espero que se haya comprendido.