Quizás estés buscando más bien; Población (demografía)
Una población estadística es el conjunto de todos los elementos sobre los que se quiere saber algo: los trabajadores de una región, los votantes inscritos de un país, las piezas de un lote industrial, los pacientes que podrían recibir un fármaco. La definición parece un mero trámite previo pero en realidad es la decisión que condiciona todo lo demás. Y es que la mayor parte de los desastres estadísticos no son errores de cálculo sino de frontera; se midió con enorme precisión un conjunto que no era el que importaba. De ahí que los tratados serios dediquen más esfuerzo a delimitar la población que a elegir la fórmula con la que después se resume.
La delimitación exige distinguir tres planos que en la práctica se confunden. La población diana es el conjunto ideal sobre el que se quiere concluir; la población accesible es el que realmente se puede alcanzar con el marco disponible —el censo electoral, el registro de colegiados, la base de clientes—; y el marco muestral es la lista concreta de la que se extraerán los elementos. Cada paso introduce un filtro, y si la pregunta se formula sobre la primera y los datos llegan de la última, la conclusión responde a una pregunta distinta de la planteada. La homogeneidad es el otro requisito clásico: si se quiere estudiar el número de trabajadores por empresa, conviene definir poblaciones por sector, porque el comercio minorista y la industria no comparten escala, y mezclarlos produce un promedio que no describe bien a ninguno. Una población mal homogénea no es una población grande: es dos poblaciones rotas.
El caso que mejor muestra el precio de una frontera mal trazada es la Literary Digest en las elecciones estadounidenses de 1936. La revista envió cuestionarios a unos diez millones de personas —listas de propietarios de automóviles, abonados al teléfono, socios de clubes y sus propios lectores— y recibió de vuelta unos 2,4 millones, el mayor sondeo que nadie había intentado. Predijo la victoria del republicano Alf Landon sobre Franklin D. Roosevelt. Roosevelt ganó con el 60,8 % del voto popular y triunfó en cuarenta y seis de los cuarenta y ocho estados. El error no fue de tamaño, que era colosal, ni de respuesta, que fue masiva: fue que la población definida por aquellas listas, en plena Depresión, estaba sesgada hacia un sector determinado de la población diana.
Conviene retomar aquí una distinción que los tratados clásicos cuidan y la práctica moderna suele saltarse: la de población finita e infinita. Una población es finita cuando sus elementos se pueden enumerar en principio, como los votantes inscritos o las piezas de un lote; es infinita cuando no admite lista posible, como las mediciones repetibles de un mismo instrumento, que podrían producirse sin límite. La distinción no es filosófica: condiciona los métodos. Con poblaciones finitas se puede muestrear sin reemplazo y el error muestral se reduce al agotar la población, de modo que un censo exacto es en principio posible; con infinitas, el censo es imposible por definición y toda conclusión es ya inferencia. La estadística moderna unificó ambos casos imaginando la muestra como extracción de una distribución teórica —la superpoblación—: incluso cuando el censo completo existe, se le trata como una realización posible entre muchas.
Ninguna de estas objeciones anula el concepto de población. La población estadística sigue siendo el primer paso de cualquier investigación empírica, y escribirla antes de recolectar un solo dato —quién entra, quién queda fuera, con qué criterio de homogeneidad, mediante qué marco— sigue siendo la mejor protección contra el error más caro de todos: el que sale impecable de los cálculos y no responde a la pregunta. Por ejemplo, las Naciones Unidas cuidan hoy ese estándar: sus proyecciones de población mundial se publican con definiciones armonizadas de residente y de empadronamiento precisamente para que las fronteras sean comparables entre países, porque una población definida de otro modo no solo se mide distinto: mide otra cosa.
Universo (estadística) – Población objetivo (población diana) – Población y muestra – Censo estadístico – Muestra estadística