Tipos de variables: cualitativas y cuantitativas

1 · Definición

Toda variable es de uno de dos tipos, y esta es la primera pregunta que se le hace a cualquier columna de datos.

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Las cualitativas —también llamadas categóricas— registran una cualidad, un atributo, una pertenencia. Sus valores son categorías: nombres de grupos a los que cada caso pertenece o no. Provincia, estado civil, rama de actividad, si tiene obra social. Lo que se puede hacer con ellas es contar cuántos casos caen en cada categoría.

Las cuantitativas —o numéricas— registran una cantidad: cuánto hay de algo. Sus valores son números que miden una magnitud, y por eso admiten aritmética: sumar dos ingresos da el ingreso conjunto, restar dos edades da la diferencia de edad.

2 · Para qué sirve

Porque esta clasificación decide casi todo lo que viene después: qué medidas se pueden calcular, qué gráfico corresponde y qué prueba estadística se puede usar.

Equivocarse acá produce análisis que el software calcula sin protestar y que no significan nada. Ningún programa impide promediar códigos de provincia.

3 · El árbol completo

Cada uno de los dos tipos se subdivide, y el criterio es cuántos valores distintos puede tomar la variable.

Cualitativas, según cuántas categorías:

• Dicotómicas (o binarias): exactamente dos. Sexo, tiene o no tiene cobertura de salud, aprobó o no aprobó, sobrevive o no. Son tan frecuentes y tan particulares que tienen su propia sección más abajo.
• Policotómicas (o politómicas): tres o más. Provincia, estado civil, rama de actividad, nivel educativo.

Que una variable sea dicotómica depende de cómo se la define. El sexo registrado en la EPH tiene dos valores; la identidad de género que relevó el Censo 2022 tiene más. Son dos variables distintas, aunque se parezcan.

Las cualitativas se dividen además por otro criterio: si sus categorías tienen un orden. Provincia o estado civil son nominales: no hay una categoría que vaya antes que otra. Nivel educativo o grado de acuerdo son ordinales: primario va antes que secundario. Esa diferencia decide qué medidas y qué pruebas corresponden, y se desarrolla en escalas de medición.

Cuantitativas, según cuántos valores caben entre dos valores posibles:

• Discretas: toman valores aislados, en general por conteo. Cantidad de integrantes del hogar, número de hijos, consultas en el mes. Entre 2 y 3 no hay nada.
• Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Peso, altura, tiempo, ingreso. Entre 70,1 y 70,2 kg hay infinitos valores posibles.

Una tasa o un porcentaje también es una variable cuantitativa continua, aunque se calcule contando. “Porcentaje de desocupados” no es una variable de las personas —cada persona está desocupada o no, y eso es una dicotómica— sino de los departamentos o los aglomerados: cada uno tiene su porcentaje, y ese número sí se puede promediar, restar y graficar en un histograma. El tipo depende de cuál es la unidad de análisis.

4 · Por qué las dicotómicas son un caso aparte

Tener solo dos categorías cambia lo que se puede hacer, y por eso merecen nombre propio.

Son la única cualitativa que se puede promediar. Codificando 0 y 1, la media de la variable es la proporción de casos con el 1: si «tiene obra social» vale 1 en 620 de 1.000 casos, el promedio da 0,62, que es exactamente el 62 %. La regla de la resta sigue sin aplicar —«varón menos mujer» no significa nada—, pero el promedio de la codificación sí tiene una lectura, y es la que usa toda la inferencia sobre proporciones.

Entran distinto en los modelos. Una dicotómica se usa tal cual como predictor en una regresión y su coeficiente se lee directo: cuánto cambia el resultado al pasar de una categoría a la otra. Una policotómica de k categorías no: hay que convertirla en k − 1 variables indicadoras, una por categoría menos la que queda de referencia.

Cualquier policotómica se puede volver dicotómica, agrupando categorías —«CABA contra el resto del país»—. Es una decisión legítima que simplifica el análisis, y tiene un costo: se pierde toda la información de las categorías que se fusionaron, y esa pérdida no se recupera después.

5 · Qué se puede hacer con cada una

Con las cualitativas, la media no corresponde, salvo el caso de las dicotómicas codificadas 0 y 1, donde la media es la proporción. Las ordinales quedan en un punto intermedio: para comparar grupos se usan pruebas basadas en el orden, como Mann-Whitney o Kruskal-Wallis, y no el chi-cuadrado, que ignora el orden. La guía completa está en cómo elegir la prueba adecuada. Qué otras medidas admite cada variable depende además de su escala de medición, que es la entrada que sigue.

6 · Un ejemplo

En la base de la EPH conviven todos los tipos:

Variable	Tipo
CH04 (sexo)	Cualitativa dicotómica
AGLOMERADO (código de aglomerado)	Cualitativa policotómica nominal
NIVEL_ED (nivel educativo)	Cualitativa policotómica ordinal
IX_TOT (personas en el hogar)	Cuantitativa discreta
P21 (ingreso de la ocupación principal)	Cuantitativa continua

Las cinco están guardadas como números en el archivo. Esa es exactamente la trampa: el tipo de variable es una propiedad del concepto, no del formato en que está almacenado.

La trampa también aparece adentro de una variable cuantitativa. P21 es un ingreso en pesos, pero usa el valor −9 para “no sabe o no responde”. Ese −9 no es un ingreso: es un código. Promediar P21 sin sacarlo antes mezcla ingresos con códigos y tira el promedio hacia abajo. Hay que declararlo como dato faltante antes de calcular cualquier cosa.

7 · Errores frecuentes

• Creer que una variable codificada con números es cuantitativa. Sexo codificado 1 y 2 sigue siendo cualitativa. El código es una etiqueta, no una cantidad.
• Armar una variable indicadora por cada categoría. Una policotómica de k categorías necesita k − 1 indicadoras en un modelo, no k: la que falta es la categoría de referencia, y ponerlas todas, si el modelo tiene constante, lo deja sin solución única.
• Discutir si la edad es discreta o continua. La edad en años cumplidos se registra como entero, pero el tiempo es continuo. Con el ingreso pasa lo mismo al revés: en rigor es discreto, porque va de a centavos, pero toma tantos valores que nadie lo trata así. En la práctica una variable se trata como continua cuando hay muchos valores distintos, y se la agrupa en intervalos de clase. Lo que importa no es la etiqueta sino qué análisis permite.
• Tratar una discreta con pocos valores como continua. “Cantidad de hijos” con valores de 0 a 6 se describe mejor con una tabla de frecuencias que con un histograma y una media de 2,3 hijos.
• Cambiar de tipo sin avisar. Agrupar el ingreso en tramos convierte una variable cuantitativa en una cualitativa de tramos. Es legítimo, pero a partir de ahí ya no se puede calcular la media original.

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