El tamaño de muestra no se decide solo con una calculadora. Depende de la población, el objetivo, el diseño, la variabilidad esperada, el análisis, la precisión deseada y las pérdidas previsibles.
Define población y unidad de análisis
Indica quién o qué puede formar parte del estudio, en qué contexto y periodo. La población accesible puede ser menor que la población objetivo, y esa diferencia limita la generalización.
La unidad de análisis puede ser una persona, centro, documento, empresa, publicación o evento. No la confundas con la persona que responde el cuestionario.
Probabilístico o no probabilístico
En un muestreo probabilístico cada unidad tiene una probabilidad conocida de selección; en uno no probabilístico la selección depende de accesibilidad, criterios o redes. Ambos pueden aparecer en un TFG, pero permiten conclusiones diferentes.
Describe el procedimiento real. Llamar aleatoria a una muestra difundida por redes sociales no convierte su selección en probabilística.
Cómo justificar el tamaño
En estudios cuantitativos, el cálculo puede depender de precisión, nivel de confianza, variabilidad o potencia y tamaño de efecto. En cualitativos, la justificación se relaciona con diversidad, profundidad, suficiencia de información y diseño.
Explica supuestos y pérdidas previstas. Si el tamaño final queda por debajo, informa el efecto sobre precisión, potencia o transferibilidad sin ocultarlo.
Sesgos y límites que debes declarar
- Cobertura incompleta de la población.
- Autoselección de participantes.
- No respuesta o abandono.
- Grupos desequilibrados.
- Muestra de un único centro o contexto.
La muestra debe conectarse con los objetivos, las variables y el análisis previsto.
Población objetivo, accesible y muestra no son lo mismo
La población objetivo es aquella sobre la que quieres concluir; la accesible es la que realmente puedes contactar; la muestra es quien finalmente aporta datos. Describe las tres y explica diferencias. Reclutar voluntarios de una clase no convierte la muestra en representativa de todo el alumnado universitario.
Un buen apartado informa marco de muestreo, criterios, canal de reclutamiento, periodo, no respuesta y flujo final.
Elegir estrategia por inferencia y viabilidad
El muestreo probabilístico permite estimar probabilidades de selección bajo un marco definido; conveniencia, bola de nieve o intencional pueden ser apropiados para preguntas y contextos concretos, pero limitan generalización. No escondas esa limitación con la palabra «aleatorio» si solo compartiste un enlace.
En cualitativo, la selección busca casos informativos según enfoque; aun así debe justificar criterios, diversidad y cierre. «Hasta saturación» necesita explicar cómo se evaluó, no solo mencionarse.
Tamaño muestral sin reglas mágicas
No existe un número universal como «30 siempre basta». El tamaño depende de objetivo, diseño, variabilidad, precisión, efecto de interés, análisis, pérdidas y recursos. Un cálculo debe declarar supuestos y herramienta; una justificación de viabilidad debe reconocer qué limita.
El manual del NIST muestra que los procedimientos estadísticos dependen de condiciones y tamaños, no de una cifra aislada. Consulta al tutor o especialista antes de recoger si el análisis es central.
Diagrama de participantes y sesgos
- Elegibles o contactados.
- Excluidos antes de participar y motivo.
- Consentimientos.
- Respuestas incompletas.
- Exclusiones analíticas justificadas.
- Muestra final por análisis.
STROBE recomienda informar selección y posibles sesgos en estudios observacionales. No borres casos para mejorar resultados; define reglas y reporta sensibilidad cuando proceda.
Distingue precisión de representatividad: aumentar respuestas puede estrechar intervalos, pero no corrige automáticamente un reclutamiento que excluye sistemáticamente a parte de la población. Explica quién pudo participar, quién probablemente no llegó al formulario y cómo esa diferencia podría afectar las estimaciones.
Continúa con la parte que necesitas
Fuentes consultadas y criterios
Las recomendaciones se han contrastado con normativa, guías universitarias y documentación metodológica. Comprueba siempre la guía específica de tu centro.
- STROBE reporting guideline — EQUATOR Network
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — NIST
- Consentimiento para tratar datos personales según el RGPD — AEPD
Preguntas frecuentes
¿30 participantes son suficientes?
No puede saberse sin objetivo, diseño, variabilidad y análisis. La regla fija es un mito.
¿Un formulario online produce muestra aleatoria?
No por sí solo. El procedimiento de invitación y selección determina el muestreo.
¿Qué hago con abandonos?
Registra el flujo, define reglas para datos incompletos y explica su posible efecto.
¿Saturación equivale a un número concreto?
No. Debe definirse y justificarse según enfoque, diversidad y proceso analítico.
Qué hacer ahora
Usa esta guía para preparar una decisión o entregable concreto y compáralo con la normativa de tu titulación. Si necesitas revisar alcance, metodología o correcciones, consulta ayuda para el TFG o solicita una valoración con la documentación real.
