1-6-p-POBLACION

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Sean todos muy bienvenidos a esta sesión en la que quiero hablarles sobre la diferencia entre población y muestra. Para iniciar nuestro curso es importante que establezcamos una base sólida, entendiendo algunos conceptos fundamentales.

El primer paso en cualquier análisis estadístico es determinar si estamos trabajando con una población o con una muestra.

Primero hablemos de la población.

La población se refiere al conjunto completo de todos los elementos que nos interesan en un estudio. Este conjunto se denota con una N mayúscula. Cuando analizamos una población completa, los resultados que obtenemos se conocen como parámetros.

Por otro lado, una muestra es un subconjunto de esta población. Representamos la muestra con una n minúscula. Dado que generalmente no es práctico trabajar con toda la población. A menudo tomamos una muestra para ahorrar tiempo y recursos.

Los números que obtenemos al analizar una muestra se denominan estadísticas.

Comprender la diferencia entre una población y una muestra es fundamental, ya que la mayoría de los análisis estadísticos que realizamos en el mundo real se basan en muestras, no en poblaciones completas.

Ahora que entendemos la diferencia entre población y muestra, veamos un ejemplo práctico en el contexto de un banco.

Por poner un ejemplo concreto.

Nuestro objetivo es medir la satisfacción de clientes del banco.

Si quisiéramos obtener información precisa, lo ideal sería encuestar a todos los clientes con cuentas activas, ya sean cuentas de ahorro, corrientes o de crédito.

Esta sería nuestra población.

Sin embargo, como esto no siempre es posible debido a las limitaciones de tiempo y recursos, optamos por trabajar con una muestra.

Ahora que entendemos la diferencia entre población y muestra, veamos un ejemplo práctico en el contexto de un hospital universitario.

Por poner un ejemplo concreto:

Nuestro objetivo es medir el nivel de satisfacción de los pacientes atendidos en el servicio de consultas externas durante el último año.

Si quisiéramos obtener información precisa, lo ideal sería encuestar a todos los pacientes que han acudido a consulta en ese período, ya sean de traumatología, cardiología, medicina interna o pediatría.

Esta sería nuestra población: el conjunto total de pacientes atendidos (por ejemplo, 15.000 personas).

Sin embargo, como esto no siempre es posible debido a las limitaciones de tiempo, recursos económicos y personal sanitario disponible, optamos por trabajar con una muestra representativa. Por ejemplo, seleccionamos aleatoriamente a 300 pacientes de diferentes especialidades y horarios para participar en la encuesta de satisfacción.

Para este análisis decidimos encuestar a 200 clientes seleccionados aleatoriamente en distintas sucursales ubicadas en las principales ciudades donde Bancolombia tiene presencia.

Al trabajar con esta muestra buscamos obtener  datos representativos que nos permitan evaluar la satisfacción de los clientes sin tener que encuestar a la población completa.

Esto nos ayudará a tomar decisiones informadas y mejorar los servicios del banco.

En la práctica, definir una población de manera precisa no siempre es sencillo y mucho menos intentar encuestar a todos los elementos de esa población.

Esto se vuelve aún más complicado en organizaciones grandes como podría ser Bancolombia, donde los clientes están distribuidos en distintas ciudades y utilizan múltiples canales.

Por eso, en lugar de tratar de encuestar a todos los clientes, una muestra bien seleccionada nos permite obtener información de manera eficiente, ahorrando tanto tiempo como costos.

En la práctica, la mayoría de los análisis se basan en muestras, no en poblaciones completas, ya que esto resulta mucho más eficiente y accesible.

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Para este análisis decidimos encuestar a 250 pacientes seleccionados aleatoriamente en distintas áreas del hospital (consultas externas, hospitalización y urgencias) y en diferentes turnos (mañana, tarde y fines de semana), asegurando que estuvieran representados los principales servicios como medicina interna, cirugía, pediatría y ginecología.

Al trabajar con esta muestra, buscamos obtener datos representativos que nos permitan evaluar la satisfacción de los pacientes con la atención recibida, sin tener que encuestar a la población completa de más de 12.000 pacientes atendidos anualmente.

Esto nos ayudará a tomar decisiones informadas para mejorar la calidad asistencial, los tiempos de espera y la experiencia del paciente en nuestro centro hospitalario.

En la práctica, definir una población de manera precisa no siempre es sencillo y mucho menos intentar encuestar a todos los pacientes que pasan por un hospital.

Esto se vuelve aún más complicado en grandes hospitales universitarios o redes sanitarias, donde los pacientes están distribuidos en distintas ubicaciones (consulta externa, hospitalización, urgencias, atención domiciliaria) y presentan patologías muy diversas.

Por eso, en lugar de tratar de encuestar a todos los pacientes atendidos, una muestra bien seleccionada nos permite obtener información de manera eficiente, ahorrando tanto tiempo como costos de personal encuestador y recursos sanitarios.

En la práctica, la mayoría de los estudios clínicos y de calidad asistencial se basan en muestras, no en poblaciones completas, ya que esto resulta mucho más eficiente, ético y accesible desde el punto de vista operativo y económico.

Para medir la satisfacción de los clientes de Bancolombia, decidimos trabajar en una muestra en lugar de intentar abarcar a toda la población.


Seleccionamos 200 clientes de distintas sucursales ubicadas en diferentes ciudades del país.

Aunque esta metodología es práctica, puede que no sea ideal desde un punto de vista estadístico.

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Para medir la satisfacción de los pacientes atendidos en el Hospital Universitario, decidimos trabajar con una muestra en lugar de intentar abarcar a toda la población de pacientes atendidos durante el último año.

Seleccionamos 250 pacientes de diferentes servicios hospitalarios (urgencias, consultas externas y hospitalización) y en distintos turnos (mañana, tarde y fines de semana).

Aunque esta metodología es práctica y nos permite obtener información de manera más eficiente, puede que no sea ideal desde un punto de vista estadístico si no se aplican técnicas de muestreo adecuadas que garanticen la representatividad de todos los perfiles de pacientes.

Esto se debe a que los clientes que visitan sucursales pueden no representar a todos los clientes de Bancolombia, como aquellos, por ejemplo, que prefieran usar la banca en línea o la app móvil para que los resultados de una muestra sean realmente confiables.

La muestra debe cumplir con dos características esenciales aleatoriedad y representatividad.

Primero, la aleatoriedad significa que cada cliente debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado sin sesgos.

En segundo lugar, la muestra debe ser representativa, es decir, reflejar las características de toda la población de clientes de Bancolombia.

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Esto se debe a que los pacientes encuestados en un área específica pueden no representar a todos los pacientes del hospital, como aquellos, por ejemplo, que acuden a consultas externas frente a los que ingresan por urgencias o los que permanecen hospitalizados. Para que los resultados de una muestra sean realmente confiables, la muestra debe cumplir con dos características esenciales: aleatoriedad y representatividad.

Primero, la aleatoriedad significa que cada paciente debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado, sin sesgos. Por ejemplo, no debemos encuestar solo a los pacientes que acuden en un turno de mañana o exclusivamente a aquellos con patologías leves.

En segundo lugar, la muestra debe ser representativa, es decir, debe reflejar las características de toda la población de pacientes atendidos en el hospital. Esto implica incluir proporciones adecuadas de:

• Pacientes de diferentes servicios (medicina interna, cirugía, pediatría, ginecología, etc.)

• Pacientes de distintos niveles de gravedad

• Pacientes de diferentes grupos de edad y género

• Pacientes atendidos en distintos turnos y días de la semana

Solo cuando la muestra es aleatoria y representativa podemos generalizar los resultados obtenidos en la encuesta al conjunto de todos los pacientes del hospital y tomar decisiones clínicas y de gestión realmente informadas.

En nuestro caso, al seleccionar clientes solo de las sucursales podríamos no estar capturando a clientes que como les dije, utilizan la banca digital, lo que estaría reduciendo la representatividad.

Analicemos la muestra que seleccionamos en Bancolombia al encuestar solo a los clientes que visitaron las sucursales.

La muestra no fue realmente aleatoria, ya que se limitó a quienes estaban físicamente presentes en esos lugares.

Además, esta muestra no fue completamente representativa de toda la población, ya que excluyó a los clientes que utilizan la banca en línea o móvil.

Sin embargo, si nuestro objetivo fuera analizar la satisfacción de los clientes que visitan las sucursales, entonces esta muestra sí sería válida.

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En nuestro caso, al seleccionar pacientes solo de consultas externas podríamos no estar capturando a pacientes que, como les decía, son atendidos en urgencias o permanecen hospitalizados, lo que estaría reduciendo la representatividad del estudio.

Analicemos la muestra que seleccionamos en el hospital al encuestar solo a los pacientes que acudieron a consultas externas en turno de mañana.

La muestra no fue realmente aleatoria, ya que se limitó a quienes estaban físicamente presentes en esa área y en ese horario específico, excluyendo a todos los pacientes atendidos en otros servicios o turnos.

Además, esta muestra no fue completamente representativa de toda la población de pacientes del hospital, ya que excluyó a:

• Pacientes ingresados en hospitalización

• Pacientes atendidos en urgencias

• Pacientes que acuden a consulta en turno de tarde

• Pacientes de fines de semana

• Pacientes con patologías graves que no pueden acudir a consulta externa

Sin embargo, si nuestro objetivo fuera analizar exclusivamente la satisfacción de los pacientes que acuden a consultas externas en horario de mañana, entonces esta muestra sí sería válida para ese subgrupo específico de población hospitalaria.

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Esquema de la situación:

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POBLACIÓN TOTAL DEL HOSPITAL
├── Pacientes de Consultas Externas (mañana) ← MUESTRA SELECCIONADA
├── Pacientes de Consultas Externas (tarde) ← EXCLUIDOS
├── Pacientes de Urgencias ← EXCLUIDOS
├── Pacientes Hospitalizados ← EXCLUIDOS
└── Pacientes de Atención Domiciliaria ← EXCLUIDOS

Conclusión: La validez de la muestra depende directamente del objetivo del estudio y de la población de interés que queramos representar.

Entonces, cómo podríamos mejorar nuestro enfoque para obtener una muestra que sea tanto aleatoria como representativa?

La mejor manera sería acceder a la base de datos de Bancolombia y seleccionar clientes de forma aleatoria.

Para encuestarlos. Esto podría incluir encuestas telefónicas o en línea para cubrir tanto a los clientes de sucursales como a los usuarios de la banca digital.

No obstante, esto podría ser difícil de llevar a cabo sin el permiso y la cooperación de la institución, ya que involucraría el acceso a datos privados.

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Entonces, ¿cómo podríamos mejorar nuestro enfoque para obtener una muestra que sea tanto aleatoria como representativa de todos los pacientes del hospital?

La mejor manera sería acceder al sistema de historia clínica o al registro central de pacientes del hospital y seleccionar pacientes de forma aleatoria a partir de ese listado completo.

Para encuestarlos, podríamos utilizar múltiples estrategias que nos permitan cubrir los diferentes perfiles de pacientes:

• Encuestas telefónicas para pacientes dados de alta recientemente

• Encuestas presenciales en distintas áreas del hospital (consultas, hospitalización, urgencias)

• Encuestas mediante código QR en los informes de alta o en las aplicaciones de salud del hospital

• Llamadas de seguimiento a pacientes crónicos que requieren atención continua

Esto permitiría incluir tanto a pacientes ambulatorios (que acuden a consulta) como a pacientes hospitalizados y aquellos atendidos en urgencias, asegurando la representatividad de todos los servicios y niveles de complejidad asistencial.

No obstante, esto podría ser difícil de llevar a cabo sin el permiso y la cooperación de la institución sanitaria, ya que involucraría el acceso a datos sensibles y confidenciales protegidos por la Ley de Protección de Datos y el secreto estadístico en el ámbito de la salud.

Además, cualquier estudio con pacientes requiere la aprobación previa del Comité de Ética de Investigación Clínica del hospital, garantizando que se respeten los principios éticos de autonomía, beneficencia, no maleficencia y justicia.

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Pasos necesarios para mejorar la muestra en un entorno hospitalario:

1. Solicitar autorización a la dirección del hospital y al Comité de Ética

2. Acceder al censo completo de pacientes atendidos en el período de estudio

3. Aplicar un muestreo aleatorio estratificado por servicios, turnos y tipo de atención

Obviamente, este no sería un problema si quien estuviera llevando a cabo este análisis fuera Bancolombia con el objetivo de tomar decisiones a nivel interno.

A lo largo de este curso seguiremos explorando la diferencia entre estadísticas de muestra y población en distintos contextos financieros y de analítica de negocios.

Pero para mí era muy importante que desde el inicio del curso tuvieras un entendimiento claro de cómo aplicar estos conceptos para tomar decisiones basadas en datos de forma más efectiva y precisa.

Gracias por tu atención y seguimos aprendiendo juntos.

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Obviamente, este no sería un problema si quien estuviera llevando a cabo este análisis fuera el propio hospital o el servicio de calidad asistencial, con el objetivo de tomar decisiones a nivel interno para mejorar la atención a los pacientes.

A lo largo de este curso seguiremos explorando la diferencia entre estadísticas de muestra y población en distintos contextos sanitarios, hospitalarios y de investigación clínica, aplicados a situaciones reales como:

• Evaluación de la satisfacción de pacientes

• Estudios de efectividad de tratamientos

• Análisis de tiempos de espera en urgencias

• Seguimiento de tasas de reinfección o reingreso hospitalario

• Investigación en salud pública y epidemiología

Pero para mí era muy importante que desde el inicio del curso tuvieras un entendimiento claro de cómo aplicar estos conceptos para tomar decisiones basadas en datos de forma más efectiva y precisa en el ámbito sanitario.

Comprender la diferencia entre población y muestra, así como la importancia de la aleatoriedad y representatividad, te permitirá:

• Diseñar mejores estudios clínicos

• Interpretar correctamente artículos científicos

• Evaluar críticamente protocolos de investigación

• Contribuir a la mejora continua de la calidad asistencial

Gracias por tu atención y seguimos aprendiendo juntos en este fascinante mundo de la Bioestadística aplicada al entorno hospitalario.

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