Si estás en el campo de la investigación, probablemente te has preguntado qué es una población al momento de diseñar un estudio y determinar la forma en que recopilarás información.
En este artículo te presentaremos en qué consiste una población, qué tipos existen y qué métodos puedes utilizar para abordarla y obtener resultados confiables. En términos concretos, una población es el conjunto completo de individuos, objetos o elementos que comparten una o más características definidas y sobre los que se desea extraer conclusiones. Identificarla con precisión es el primer paso de cualquier investigación válida: sin una población bien delimitada, la muestra no tiene referencia y los resultados no son extrapolables a ningún contexto real.
¿Qué es una población?
Una población es un conjunto completo de individuos u objetos que comparten características similares. La población puede comprender una nación o un grupo de personas u objetos con una característica común. Incluye a todo el grupo bien definido sobre el que cualquier investigación quiere extraer conclusiones.
Aquí está la clave: no toda investigación trabaja con la misma escala de población. Según el Portal Académico del CCH de la UNAM, una población se define como un grupo que comparte un lugar y un tiempo determinados e interactúa entre sí. En investigación social y de mercado, el concepto se amplía: la población puede ser un conjunto de clientes, empleados o consumidores de un segmento específico. Lo que define a la población no es su tamaño, sino la claridad con que se delimitan sus características.
Como muchas veces los investigadores no pueden analizar a todos los individuos de una población determinada, es necesario tomar datos de una muestra representativa, es decir, un subconjunto de la población bien delimitado. La muestra debe ser representativa de la población de la que se ha extraído y debe tener un buen tamaño para justificar el análisis estadístico. Por tanto, el tamaño de la muestra siempre es inferior al tamaño total de la población.
126,014,024
personas conformaba la población total de México según el Censo de Población y Vivienda 2020, el registro nacional más completo disponible.
Fuente: INEGI, Censo de Población y Vivienda, 2020
Este número ilustra por qué estudiar a toda una población es inviable en la mayoría de los casos. Cuando el INEGI levanta un censo, moviliza decenas de miles de encuestadores durante meses. En investigación de mercados ese recurso no existe, y por eso una correcta delimitación de la población, seguida de un buen diseño muestral, es lo que hace posible obtener datos válidos sin analizar a cada individuo.
Tipos de población en investigación
Identificar el tipo de población con el que trabajas afecta directamente las decisiones de diseño de tu estudio: desde el método de muestreo hasta los instrumentos de recolección de datos. Existen diferentes tipos de poblaciones:
Población diana
La población diana se refiere a todo el grupo de individuos u objetos a los que los investigadores están interesados en generalizar las conclusiones. La población diana suele tener características variables y también se conoce como población teórica.
Por ejemplo, si una empresa de tecnología quiere estudiar la satisfacción de sus usuarios activos en América Latina, la población diana serían todos los usuarios activos del continente, sin importar si es posible contactarlos. Es el universo ideal, el referente máximo del estudio.
El error más común es confundir la población diana con la muestra. La primera define el alcance deseado de la investigación; la segunda es el instrumento para aproximarse a ese alcance de forma viable.
Población accesible
La población accesible es la población de la investigación a la que los investigadores pueden aplicar sus conclusiones. Esta población es un subconjunto de la población objetivo y también se conoce como población de estudio. Los investigadores extraen sus muestras de la población accesible.
Siguiendo el ejemplo anterior: si esa empresa solo tiene datos de contacto de usuarios en México y Colombia, la población accesible se reduce a ese subconjunto. Reconocer esta distinción no es un tecnicismo: es lo que evita conclusiones generalizadas sobre grupos a los que nunca se tuvo acceso real.
La distancia entre población diana y población accesible es también una señal de alerta metodológica. Cuanto mayor sea esa brecha, más cauteloso debe ser el investigador al momento de extrapolar sus hallazgos.
Población finita e infinita
Otra distinción relevante es entre poblaciones finitas e infinitas. Una población finita tiene un número determinado y contable de elementos: todos los empleados de una empresa, todos los estudiantes de una universidad o todos los clientes registrados en un CRM. Una población infinita incluye un número tan grande de elementos que resulta imposible contarlos, como ocurre con “todos los consumidores potenciales de una categoría de producto en el mundo”.
Esta diferencia impacta en el cálculo del tamaño de la muestra. Para poblaciones finitas se aplica un factor de corrección específico; para poblaciones infinitas, las fórmulas trabajan solo con nivel de confianza y margen de error. Ignorar esta distinción puede llevar a muestras sobredimensionadas o, peor, demasiado pequeñas para ser representativas.
¿Cómo medir una población?
El tamaño y la densidad son las medidas más importantes para describir el estado actual de una población y, potencialmente, para hacer predicciones sobre cómo podría cambiar en el futuro. Y esto es lo que importa en la práctica: no basta con saber que la población existe; hay que poder cuantificarla y localizarla para diseñar un estudio confiable.
Tamaño de una población
El tamaño de una población es el número de individuos que la componen, es decir, el número total de personas representativas de una población específica en un periodo determinado. La estimación del tamaño de la población se obtiene dividiendo el número de individuos que reciben un servicio por la proporción de individuos de una encuesta representativa que declaran haberlo recibido.
Conocer el tamaño de la población es el primer insumo para calcular el tamaño de muestra adecuado. Si la población es pequeña (menos de 1,000 elementos), es posible incluso hacer un censo completo. Si supera las decenas de miles, el muestreo probabilístico se vuelve indispensable.
132,274,000
habitantes registró México en 2024, un crecimiento de más de 6 millones respecto al Censo 2020. Una muestra calculada con datos desactualizados puede producir estimaciones sesgadas.
Fuente: Datosmacro / Expansión, 2024
Este dato ilustra un principio crítico: las poblaciones no son estáticas. Actualizar el marco poblacional antes de arrancar el estudio no es opcional; es la base para que cualquier muestra tenga validez real.
Densidad de la población
La densidad de población es el número medio de individuos por unidad de superficie o volumen, calculado dividiendo el número de personas por la superficie. Esta medida ayuda sobre todo cuando se requiere una comparación del nivel de intensidad de los asentamientos en zonas geográficas diversas.
En investigación de mercados, el concepto de densidad se aplica de manera análoga: ¿qué tan concentrado está el segmento objetivo en un territorio determinado? La densidad informa las decisiones de muestreo geográfico y el costo de campo de cualquier estudio presencial.
Para profundizar en estos indicadores, el INEGI publica indicadores de estructura poblacional por entidad federativa, grupo de edad y sexo, una referencia de primer nivel para investigadores que trabajan con poblaciones mexicanas.
¿Cómo representar a la población?
Visualizar los datos de una población no es solo una cuestión estética: el tipo de gráfico que elijas condiciona qué información resalta y cuál queda oculta. Existen 7 formas de representar gráficamente la población:
7 formas de representar una población
📊 Gráfico de barras
Muestra crecimiento o comparación entre grupos en el tiempo.
📈 Gráfico lineal
Ideal para tendencias de crecimiento o decrecimiento.
🟣 Gráfico circular
Compara proporciones relativas de subgrupos dentro del total.
🖼️ Pictograma
Usa imágenes para humanizar la información estadística.
🗺️ Mapa de puntos
Visualiza distribución geográfica: más puntos igual mayor densidad.
🗺️ Mapa choropleth
Usa sombreado: tonos más oscuros igual mayor concentración.
🔺 Pirámide poblacional
Distribuye población por edad y sexo en barras pareadas.
Gráficos de barras
Los gráficos de barras suelen utilizarse para mostrar el crecimiento de la población a lo largo del tiempo, pero también pueden mostrar las proporciones relativas de los distintos grupos de la sociedad o comparar poblaciones de distintos lugares.
Gráficos lineales
Los gráficos lineales se utilizan para mostrar el crecimiento de la población a lo largo de un periodo de tiempo. La atención se centra en la tendencia de crecimiento que refleja el panorama general de aumento o disminución de la población.
Gráficos circulares
Los gráficos circulares se utilizan para comparar las proporciones relativas de grupos dentro de una población. La atención se centra en qué proporción del total representa cada grupo.
Pictogramas
Los pictogramas utilizan imágenes para mostrar datos. El uso de figuras ayuda al lector a “humanizar” los datos representados.
Mapas de puntos
Los mapas de puntos son imágenes que muestran cómo está distribuida la población en una zona geográfica. Un punto representa un número concreto de personas, por lo que más puntos significan mayor densidad de población en una zona.
Mapas choropleth
Los mapas choropleth utilizan el sombreado para mostrar las diferentes densidades de población de una zona. Los tonos más oscuros representan mayores concentraciones de personas en una región específica.
Gráfico piramidal
El gráfico piramidal se considera la mejor forma de ilustrar gráficamente la distribución por edad y sexo de una población determinada. Utiliza un gráfico de barras pareadas y muestra el número o porcentaje de hombres y mujeres en cada grupo de edad.
¿Cómo tomar una muestra de la población?
Presta atención a esto: el método de muestreo que elijas no es una decisión menor. Cada técnica tiene implicaciones directas sobre la representatividad de los datos, el costo del estudio y la validez estadística de las conclusiones. Aquí te presentamos 7 formas de tomar muestras de una población:
1. Muestreo aleatorio simple
En el muestreo aleatorio simple cada individuo se elige totalmente al azar y cada miembro de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.
2. Muestreo sistemático
En el muestreo sistemático, los individuos se seleccionan a intervalos regulares a partir del marco de muestreo para garantizar un tamaño de muestra adecuado.
3. Muestreo estratificado
En el muestreo estratificado, la población se divide primero en subgrupos (o estratos) que comparten una característica similar, garantizando la representación de todos los subgrupos.
4. Muestreo por conglomerados
En un muestreo por conglomerados, se utilizan subgrupos de la población como unidad de muestreo, en lugar de individuos. La población se divide en conglomerados que se seleccionan aleatoriamente.
5. Muestreo por conveniencia
El muestreo por conveniencia selecciona participantes en función de su disponibilidad y voluntad de participar. Puede obtener resultados útiles pero es propenso a un sesgo significativo.
6. Muestreo de bola de nieve
El muestreo de bola de nieve se utiliza habitualmente en ciencias sociales para investigar grupos de difícil acceso. Se pide a los sujetos existentes que recomienden a otros conocidos, de modo que la muestra aumenta de tamaño progresivamente.
7. Muestreo de juicio (o intencional)
El muestreo deliberado, crítico o de juicio se basa en el juicio del investigador a la hora de elegir a quién se pide que participe. También se utiliza en la investigación cualitativa.
Conclusión
Definir correctamente tu población de estudio es la diferencia entre una investigación sólida y conclusiones que no se sostienen. Ya sea que trabajes con una población diana amplia o con una población accesible más acotada, el punto de partida siempre es la claridad: ¿quiénes son exactamente los individuos u objetos de los que quieres extraer información? Sin responder esa pregunta antes de arrancar, cualquier muestra y cualquier análisis quedan sin sustento.
Una vez definida la población, el camino natural es determinar si puedes estudiarla en su totalidad o si necesitas trabajar con una muestra. En la mayoría de los casos, la segunda opción es la más práctica y, con las técnicas adecuadas, igualmente confiable. La clave está en elegir el método correcto según el tipo de población que tengas enfrente.
Ahora que ya conoces qué es una población, cómo medirla y estudiarla, aprovecha las herramientas de QuestionPro: la calculadora de muestra para determinar el tamaño adecuado, o QuestionPro Audience para acceder a paneles de respondentes en cualquier segmento. Habla con nuestro equipo y descubre cómo podemos apoyar tu próximo proyecto de investigación.
Preguntas frecuentes sobre población en investigación
En investigación, una población es el conjunto completo de individuos, objetos o elementos que comparten una o más características comunes y sobre los que se desea obtener conclusiones. Puede ser una nación, un grupo de consumidores, un conjunto de empresas o cualquier otro grupo bien definido. La población es el universo de referencia del estudio, aunque en la práctica se trabaja con una muestra representativa de ella.
La población es el conjunto total de elementos sobre los que se quiere investigar, mientras que la muestra es un subconjunto seleccionado de esa población para realizar el estudio. La muestra debe ser representativa de la población para que los resultados sean válidos y extrapolables. Trabajar con una muestra es necesario cuando la población es demasiado grande o costosa de analizar en su totalidad.
Los principales tipos de población son la población diana (o teórica), que es el grupo completo al que se desea generalizar conclusiones; la población accesible, subconjunto de la anterior al que el investigador puede llegar realmente; y la distinción entre poblaciones finitas e infinitas, que determina la fórmula para calcular el tamaño de la muestra.
La selección depende del tipo de muestreo: aleatorio simple (igual probabilidad para todos), estratificado (división en subgrupos), sistemático (intervalos regulares) o por conglomerados (subgrupos como unidad de muestreo). El tamaño adecuado de la muestra puede calcularse con la calculadora de muestra de QuestionPro.
El tamaño de una población se mide contando el número total de individuos que la componen dentro de un periodo determinado. Cuando no es posible un conteo directo, se estima dividiendo el número de individuos que reciben un servicio entre la proporción que declara haberlo recibido en una encuesta representativa. Esta estimación, combinada con el análisis de densidad, permite diseñar estudios más precisos y confiables.
