Variables según su escala de medición 📏

Las variables son las características que varían dentro de una población o muestra. Por ejemplo, si consideramos un grupo de personas, una de sus variables es la edad. Luego, podemos analizar la variable, dando cuenta del promedio de edad de ese grupo, informando sobre cuál es la edad de la(s) persona(s) menor(es), etc.

Existen variables de diferentes tipos, algunas fáciles de entender y otras muy complejas. En esta publicación, hablaremos de las variables según su escala de medición. En otras publicaciones repasaremos otras tipologías de las variables.

Cuando decimos que las variables pueden categorizarse según su escala de medición, nos referimos a la forma en cómo pueden ser medidas, registradas y/o analizadas. Por ejemplo, piensa que hay cosas que se pueden medir con una regla, otras con una balanza o con instrumentos más complejos como un tensiómetro. También hay variables que implican contar, calcular una nota o registrar a qué categoría pertenece un determinado individuo. Todas estas variables pueden ser igualmente valiosas para una investigación, pero los análisis estadísticos que podamos hacer de cada una de ellas es diferente.

Por razones pedagógicas, los ejemplos y aclaraciones que se hagan en adelante se refieren a variables empíricas, es decir, aquellas que se registran directamente en contacto con los participantes u objetos de estudio. Si tenemos un estudio de cuestionario o encuesta, nos referiremos a preguntas que le podemos hacer directamente a las personas. Si tenemos un estudio que implica mediciones de otro tipo de instrumentos, como es el caso de ciertos estudios en ciencias de la salud, nos referiremos a variables que se pueden medir y registrar directamente en contacto con las personas u otros objetos de investigación. Hay variables mucho más complejas, que para obtenerlas requieren de registros exhaustivos y de cálculos más avanzados. Esas variables son conocidas como variables teóricas e intermedias, pero no serán consideradas en este artículo.

Entonces, según su escala de medición, las variables pueden ser de alguno de los siguientes tipos:

• Variables cualitativas (divididas a su vez en nominales y ordinales)
• Variables cuantitativas (divididas en discretas y continuas)

1) Variables cualitativas

Estas variables son también llamadas no-métricas o categóricas. Es decir, se trata de variables que no implican una medición, sino que implican categorizar o clasificar a un individuo o caso. Supongamos que realizamos una investigación donde le pedimos a distintas personas que respondan un cuestionario. Una de las preguntas es sobre la ciudad donde vive. Esta pregunta representa una variable cualitativa, por no le estamos pidiendo a la persona que haga alguna medición o cálculo, sino que le estamos pidiendo que se categorice, es decir, que nos diga si vive en Santiago de Chile, en Concepción o en otra ciudad. Normalmente, los análisis estadísticos que podemos hacer de este tipo de variables son algo más reducidos, podremos dar cuenta de la frecuencia y porcentajes de respuesta de cada alternativa, pero no tendrá sentido calcular promedios o medidas de dispersión.

1.1) Variables cualitativas nominales

Son aquellas que nominan o denominan a una persona u objeto como perteneciente a un grupo o a otro. Implica que las personas se clasifiquen como pertenecientes a una categoría de la variable, sin que ninguna categoría sea superior a otra.

Cuando hablamos de una encuesta u otro tipo de estudio con humanos, dos casos típicos de este tipo de variables son el sexo y el país de nacimiento de una persona. En el caso de la primera, normalmente se registran las categorías hombre y mujer. En la segunda, eventualmente podría colocarse una lista de todos los países del mundo. Cuando se registra la respuesta a alguna de esas preguntas, como se ve, no hay ninguna alternativa de respuesta que sea lógicamente superior a otra. Es decir, no es posible decir que mujer "es superior" a hombre, o que el país Perú es superior a Malasia.

Por lo tanto, las personas quedan categorizadas como pertenecientes alguna de las alternativas de respuesta de la pregunta, sin ser posible establecer una jerarquía entre las posibles categorías.

1.2)Variables cualitativas ordinales

La diferencia fundamental de este tipo de variables en comparación con las nominales, es que sí es posible establecer una jerarquía de las categorías de respuesta. Podríamos decir que hay un orden lógico entre las alternativas de respuesta, donde algunas categorías son superiores a otras.

Dos ejemplos de este tipo de variables son las escalas Likert (donde se pregunta qué tan de acuerdo o en desacuerdo está una persona con una afirmación) y el último nivel educacional alcanzado por una persona. Para la primera, normalmente las alternativas son: Totalmente de acuerdo; De acuerdo; Indiferente; En desacuerdo; Muy en desacuerdo. Como se ve, las alternativas se pueden ordenar siguiendo un patrón lógico, donde se establece la intensidad con la que la persona está de acuerdo o en desacuerdo con la afirmación propuesta. Las alternativas podrían ordenarse exactamente al revés, comenzando desde la alternativa "muy en desacuerdo", pero cualquier otra alteración del orden carece de sentido y los resultados de esta variable no podrían analizarse adecuadamente.

Lo mismo ocurre si a la persona se le pregunta por el último nivel educacional que alcanzó. Podrían considerarse como alternativas de respuesta: Educación Primaria completa o incompleta; Educación Secundaria completa o incompleta; Educación Superior completa o incompleta. Más allá de que podrían incorporarse muchas más alternativas intermedias, el orden lógico que está detrás de estas se relaciona con los grados de educación formal que logró la persona que responde la pregunta.

2) Variables cuantitativas

También llamadas variables métricas o numéricas, son las que buscan registrar un número que puede surgir un cálculo, de una medición o un conteo. En un cuestionario, cualquier pregunta que apunte a recolectar un número es una variable cuantitativa. De este tipo de variables podemos calcular su promedio (o media), desviación estándar y otros estadísticos más complejos. Es decir, en un análisis univariado, una variable cuantitativa puede ser analizada con algo más de detalle que una cualitativa.

Solo por citar algunos ejemplos, la edad de las personas, el dinero que ganan, su peso y altura representan variables cuantitativas. También lo son la temperatura, la presión arterial y la nota que le colocan a un servicio. Al contrario de las variables cualitativas, las cuantitativas no involucran categorías o alternativas de respuesta, sino que se deja un espacio abierto para registrar la medición o el conteo asociado a la variable.

2.1) Variables cuantitativas discretas

Serán "discretas" las variables cuantitativas que registran números enteros en un rango finito de posibilidades. En su registro no pueden haber decimales. Por ejemplo, si se registra el número de cursos en los que está inscrito un estudiante universitario, la respuesta será siempre un número entero (no tiene sentido responder que está inscrito en "5,5 cursos"). Normalmente, las variables discretas implican contar algo, como el número de cursos o el número de habitaciones en un hogar.

2.2) Variables cuantitativas continuas

Este tipo de variables admite como respuesta una cantidad infinita de números, incluyendo decimales y cifras negativas. De ahí que se las llame "continuas", porque siempre es posible encontrar una cifra intermedia entre dos números. Por lo común, las variables cuantitativas continuas implican calcular o medir algo, como cuando se calcula una nota o se mide la estatura de una persona. La medición o cálculo puede ser mental o estar asociado a un instrumento específico, como los datos obtenidos por un tensiómetro.

Estas variables se dividen a su vez en:

• Variables de intervalo: son las que no tienen un valor cero absoluto. También se puede decir que el número cero tiene un valor arbitrario en el caso de estas variables. Por esta razón pueden adquirir un valor negativo. Es el caso de la temperatura medida en grados Celcius, donde 0° no significa "ausencia de temperatura", sino que es parte de los lineamientos establecidos para esa graduación.
• Variables de razón o proporción: son las que tienen un valor cero absoluto, es decir, 0 significa que hay "ausencia" de algo. Esto ocurre, por ejemplo, con el peso de algo. Si una balanza registra 0, significa que no se está midiendo nada. Este tipo de variables no adquiere valores negativos

Errores comunes al identificar el tipo de variable

La mayoría de los errores se relaciona con lo que aparece en el último recuadro. Por ejemplo, los/as estudiantes suelen confundir las variables cualitativas ordinales por una cuantitativa, o una variable discreta por una de razón. Si se te presenta una variable y necesitas reconocer cuál es su escala de medición, lo fundamental es ser ordenado. Sigue esta estrategia:

• Analiza y responde: ¿Es una variable cualitativa o cuantitativa?
• Cuando hayas determinado cuál de los dos tipos es, sigue analizando en orden jerárquico.
• Por ejemplo, si determinas que la variable es cualitativa, analiza y responde: ¿será nominal u ordinal?

No adelantes tu conclusión, parte siempre en la orientación recomendada y recuerda que estas variables se diferencian por la información que solicitan.

Fuentes consultadas

De forma laxa y general, para la construcción de esta entrada se consultaron las siguientes fuentes:

• García, Jiménez, Arnaud, Ramírez y Lino (2011). Introducción a la metodología de la investigación en Ciencias de la Salud. México : McGraw-Hill
• Hernández, Fernández y Baptista (2014). Metodología de la Investigación. México : McGraw-Hill

Las recomendaciones, ejemplos y la mayor parte de las explicaciones se redactaron consideran la experiencia del autor como docente.

Por último, ten en cuenta que esta división de las variables es de uso común en la investigación científica, pero es posible que en otros textos encuentres definiciones o esquemas ligeramente diferentes. Esto es normal, pero te recomiendo atenerte a lo que te plantea tu profesora y/o los textos que te solicitan leer.