Variables categóricas vs. variables numéricas: cómo clasificarlas
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Resumen rápido: variables categóricas y numéricas
Pregunta: ¿Qué diferencia hay entre variables categóricas y numéricas?
Respuesta: Las variables categóricas clasifican a los casos en grupos o categorías, como sexo, carrera o nivel de satisfacción, y se miden en escala nominal u ordinal. Las variables numéricas expresan cantidades, como edad, ingreso o calificación, y se miden en escala de intervalo o de razón. La distinción importa porque determina qué estadísticos, pruebas y gráficos puedes usar.
Antes de analizar datos hay que saber qué tipo de datos tienes. Calcular el promedio de la carrera de los encuestados no tiene sentido, pero calcular el de su edad sí. Esa diferencia, entre variables categóricas y numéricas, define todo lo que puedes hacer después: tablas, gráficos y pruebas estadísticas.
Aquí verás cómo distinguirlas, sus niveles de medición y cómo analizarlas.
Qué es una variable
Es una característica que puede tomar distintos valores entre los casos que estudias. Tienes la definición completa en qué es una variable.
Variables categóricas y numéricas
| Categóricas | Numéricas | |
|---|---|---|
| Qué expresan | Cualidades o grupos | Cantidades |
| Otros nombres | Cualitativas | Cuantitativas |
| Ejemplos | Sexo, estado civil, carrera, nivel socioeconómico | Edad, ingreso, número de hijos, calificación |
| Niveles de medición | Nominal, ordinal | Intervalo, razón |
Revisa también la variable cualitativa y los datos cuantitativos.
Niveles de medición
- Nominal: categorías sin orden (tipo de sangre, carrera).
- Ordinal: categorías con orden (nivel de estudios, grado de satisfacción).
- Intervalo: números con distancias iguales, sin cero absoluto (temperatura en grados Celsius).
- Razón: números con cero absoluto (edad, ingreso, peso).
Las numéricas pueden ser discretas (número de hijos) o continuas (estatura). Tienes el detalle en escalas de medición.
Cómo analizar cada tipo
| Tipo | Descriptivos | Gráficos | Pruebas frecuentes |
|---|---|---|---|
| Nominal | Frecuencias, porcentajes, moda | Barras, sectores | Chi cuadrada |
| Ordinal | Frecuencias, mediana, percentiles | Barras | Pruebas no paramétricas, correlación de Spearman |
| Intervalo y razón | Media, desviación estándar, mediana | Histograma, caja, dispersión | t de Student, ANOVA, correlación de Pearson, regresión |
Las pruebas paramétricas requieren supuestos, como la normalidad, que conviene comprobar. Revisa los tipos de gráficos y el uso de cuartiles para describir distribuciones.
Casos que generan dudas
- Escalas de Likert: cada ítem es ordinal; la suma de varios ítems a menudo se trata como numérica.
- Códigos numéricos: codificar hombres como 1 y mujeres como 2 no vuelve numérica la variable.
- Rangos: «de 18 a 25 años» es una categoría ordinal.
Errores frecuentes
- Calcular medias de variables nominales codificadas con números.
- Usar pruebas paramétricas sin revisar supuestos.
- Agrupar variables numéricas en rangos sin justificación.
Si tienes dudas con el análisis de tus variables, en Tesis y Másters ofrecemos análisis estadístico con SPSS y asesoría metodológica.
Preguntas frecuentes
¿Una variable ordinal es categórica o numérica?
Es categórica, porque sus valores son categorías, aunque tengan un orden. Por ejemplo, bajo, medio y alto. Aunque se codifique con números, las distancias entre categorías no son necesariamente iguales.
¿Puedo convertir una variable numérica en categórica?
Sí, agrupando valores en rangos, como grupos de edad. Se pierde información, así que hazlo solo cuando tenga sentido teórico o práctico.
¿Qué gráfico uso para cada tipo?
Para categóricas, gráficos de barras o de sectores. Para numéricas, histogramas, diagramas de caja o de dispersión cuando relacionas dos variables numéricas.
Referencias bibliográficas
- Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Interamericana.
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