Tabla de contingencia

1 · Qué es

Una tabla de contingencia —o tabla cruzada— muestra la distribución conjunta de dos variables categóricas: cuántos casos hay en cada combinación de categorías.

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2 · Su anatomía

	No registrado	Registrado	Total
Hasta sec. incompleto	2.045	1.472	3.517
Secundario completo+	3.140	7.207	10.347
Total	5.185	8.679	13.864

Son casos de la muestra, sin ponderar: asalariados de 18 años o más de la EPH del primer trimestre de 2026 que declararon si les descuentan jubilación. La primera fila deja afuera a las 29 personas sin instrucción, como el caso del que sale la tabla. Con el ponderador los porcentajes casi no cambian: están registrados el 41,1 % de quienes tienen hasta secundario incompleto (41,9 % sin ponderar) y el 69,6 % de quienes completaron el secundario (69,7 %).

Parte	Qué contiene
Celdas interiores	frecuencias conjuntas: casos con las dos características
Márgenes	frecuencias marginales: los totales de cada variable por separado
Esquina	el total general, $n$

Se la llama tabla $f \times c$ por su cantidad de filas y columnas. Esta es una tabla 2×2, el caso más frecuente y el que tiene medidas propias.

3 · Cómo armarla

1. Elegir qué variable va en filas. Una convención habitual es poner la explicativa o independiente en las filas y la respuesta en las columnas; otros manuales, sobre todo en sociología, hacen lo contrario. Lo que no cambia es la regla de fondo: los porcentajes se calculan dentro de cada categoría de la variable explicativa, esté donde esté.

2. Verificar que las categorías sean excluyentes y exhaustivas. Cada caso tiene que entrar en una sola celda, y ninguno puede quedar afuera.

3. Decidir qué hacer con los valores faltantes. Excluirlos o mostrarlos como categoría propia, pero siempre declarar el criterio: si se los excluye, el total de la tabla ya no es el de la muestra.

4. Agrupar categorías con pocos casos. Una tabla con celdas de 2 o 3 casos no se puede analizar; conviene reagrupar si tiene sentido sustantivo.

4 · Qué se puede leer en ella

Una sola tabla soporta todo el análisis bivariado de categóricas:

Pregunta	Herramienta
¿Cómo se distribuye cada variable?	marginales
¿Cómo se distribuye una dentro de la otra?	condicionales
¿Están asociadas?	chi-cuadrado
¿Cuán fuerte?	V de Cramér
¿Cuánto más probable es el evento en un grupo?	RR y OR

Con la tabla de arriba, ponderada, quien tiene hasta secundario incompleto tiene un riesgo 1,94 veces mayor de estar en un empleo no registrado que quien completó el secundario, y un odds ratio de 3,28.

5 · Cuando entra una tercera variable

Dos variables casi nunca están solas. La tabla de arriba dice que quienes tienen más educación están más veces registrados, pero no dice si eso pasa por la educación o por algo que viaja con ella: la edad, la rama de actividad, el tamaño del establecimiento.

La forma de averiguarlo es estratificar: repetir la misma tabla 2×2 dentro de cada categoría de la tercera variable, y mirar si la asociación se mantiene.

Con la tabla de arriba, ponderada, abierta por dos variables distintas. Cada celda es el porcentaje de registrados:

Por edad, la diferencia se mantiene: la edad no explica la asociación. Por tamaño del establecimiento, se achica casi a la mitad: una parte de lo que parecía efecto de la educación es que quienes tienen menos educación trabajan más en lugares chicos, donde la informalidad es mucho mayor para todos. (Los asalariados que no saben el tamaño de su establecimiento quedan afuera de esas dos filas.)

Con tres o más variables la tabla deja de ser legible y el análisis pasa a modelos —regresión logística, sobre todo—, pero la estratificación manual sigue siendo el primer paso: es la que muestra qué está pasando antes de que el modelo lo resuma en coeficientes.

6 · Cómo se presenta

Una tabla publicable lleva, además de los números:

• Título que diga qué variables se cruzan, sobre qué población y en qué período.
• Los conteos y los porcentajes, con los porcentajes en la dirección que responde la pregunta.
• Los totales de fila y columna.
• El $n$ y cuántos casos se excluyeron por falta de dato.
• La fuente.

Ver tablas publicables.

Y hay una razón más para no publicar celdas con muy pocos casos, además de la legibilidad: el resguardo de las personas. En una tabla que cruza territorio chico con una característica poco frecuente, una celda con uno o dos casos puede identificar a alguien. Por eso los organismos suprimen o agrupan esas celdas, y conviene hacer lo mismo en cualquier trabajo con datos de personas — ver control de divulgación estadística.

7 · Errores frecuentes

• Que los totales no cierren. Casi siempre son faltantes no declarados.
• Categorías que se superponen. Cada caso en una sola celda.
• Poner la variable respuesta en las filas y después calcular porcentajes por fila, que responde la pregunta inversa.
• Tablas demasiado grandes. Una de 8×6 con 13.000 casos suele tener celdas casi vacías y no se puede leer; conviene reagrupar.
• Mostrar solo porcentajes.
• Quedarse en la tabla de dos variables cuando hay una tercera evidente que podría explicar todo.
• Publicar celdas con uno o dos casos en cruces que permitan identificar personas.
• Cruzar variables que no tienen relación posible solo porque están en la base.

8 · En el software

# R
tabla <- table(educacion, registrado)
addmargins(tabla)              # con los totales

# Con porcentajes
prop.table(tabla, 1) * 100     # por fila
round(prop.table(tabla, 1) * 100, 1)

# Incluir los NA como categoría
table(educacion, registrado, useNA = "ifany")

# Ponderada, y estratificada por una tercera variable
xtabs(PONDERA ~ educacion + registrado, datos)
xtabs(PONDERA ~ educacion + registrado + rama, datos)

# Python
import pandas as pd
pd.crosstab(educacion, registrado, margins=True)
pd.crosstab(educacion, registrado, normalize='index') * 100

# Ponderada y estratificada
pd.crosstab(educacion, registrado, values=datos["PONDERA"],
            aggfunc="sum").fillna(0)    # sin fillna, las celdas vacías dan NaN
pd.crosstab([rama, educacion], registrado)

Excel:    Tabla dinámica, con una variable en Filas y otra en Columnas
          (la tercera variable va en Filtros, para estratificar;
          para ponderar, PONDERA en Valores con Suma)
SPSS:     Analizar › Estadísticos descriptivos › Tablas cruzadas
          (el cuadro "Capas" es el que estratifica; el ponderador se
          activa antes en Datos › Ponderar casos)

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