5. Variables cualitativas y cuantitativas

5.1 Introducción

Una base de datos puede incluir el navegador utilizado, la prioridad de un incidente, la cantidad de errores y el tiempo de respuesta. Todos son datos, pero no admiten las mismas operaciones.

Una variable es una característica que puede tomar distintos valores entre las observaciones. Según lo que representan esos valores, las variables se clasifican principalmente en cualitativas y cuantitativas.

Esta clasificación no depende únicamente de cómo se guarda el dato en un programa. Depende de su significado dentro del problema.

5.2 Variables cualitativas

Una variable cualitativa o categórica describe una cualidad, condición o grupo. Sus valores son categorías, no cantidades.

Con estas variables podemos contar observaciones, comparar igualdad y calcular proporciones. No tiene sentido sumar sistemas operativos ni obtener su promedio.

5.3 Cualitativas nominales

Una variable cualitativa es nominal cuando sus categorías no poseen un orden natural.

• lenguaje de programación: JavaScript, Python, Java;
• tipo de dispositivo: móvil, tableta, escritorio;
• país del usuario;
• código de error;
• método de pago.

Podemos ordenar las categorías alfabéticamente para mostrarlas, pero ese orden de presentación no las convierte en ordinales.

5.4 Cualitativas ordinales

Una variable cualitativa es ordinal cuando existe un orden significativo entre sus categorías.

El orden permite comparar posiciones, pero no asegura que la distancia entre categorías sea constante. La diferencia entre “baja” y “media” no tiene por qué equivaler a la diferencia entre “alta” y “crítica”.

5.5 Variables binarias

Una variable binaria posee exactamente dos categorías. Es un caso particular de variable cualitativa.

Puede codificarse una categoría como 1 y la otra como 0. Esta codificación facilita algunos cálculos, pero debe documentarse para evitar invertir su significado.

5.6 Variables cuantitativas

Una variable cuantitativa expresa una cantidad obtenida por conteo o medición. Sus valores numéricos permiten realizar operaciones aritméticas con significado.

Estas variables pueden resumirse mediante medidas como media, mediana, mínimo, máximo y desviación estándar, según el objetivo del análisis.

5.7 Cuantitativas discretas

Una variable cuantitativa es discreta cuando sus valores surgen de un conteo y aparecen separados.

• cantidad de usuarios conectados;
• número de intentos de acceso;
• errores encontrados en una prueba;
• archivos procesados;
• mensajes recibidos.

Normalmente toma valores enteros no negativos. Entre 3 y 4 errores no existe el valor 3,5 errores.

5.8 Cuantitativas continuas

Una variable cuantitativa es continua cuando procede de una medición y puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo, sujeto a la precisión del instrumento.

• duración de una operación;
• temperatura de un procesador;
• consumo de memoria;
• distancia recorrida;
• velocidad de transferencia.

Un sistema puede registrar el tiempo como 1.42 segundos, aunque el valor real contenga más decimales. El redondeo no cambia la naturaleza continua de la variable.

5.9 Comparación general

5.10 El contexto determina el tipo

Un valor numérico no siempre representa una cantidad. Los números también pueden funcionar como nombres o códigos.

El mismo número 404 puede ser una etiqueta o una cantidad. La definición de la variable aclara la diferencia.

5.11 Codificación de categorías

Las categorías pueden almacenarse como texto o como códigos. Los códigos ahorran espacio y facilitan ciertos procesos, pero necesitan un diccionario que explique su significado.

const nivelesPrioridad = {
  1: "baja",
  2: "media",
  3: "alta",
  4: "crítica"
};

const prioridadRegistrada = 3;
console.log(nivelesPrioridad[prioridadRegistrada]); // alta

Los códigos preservan el orden definido, pero no autorizan a interpretar que prioridad 4 sea el doble de prioridad 2. Continúan siendo categorías ordinales.

5.12 Ejemplo de un conjunto de datos

Consideremos registros de solicitudes a una API:

• ID: cualitativa nominal; identifica la observación.
• Método: cualitativa nominal.
• Estado: cualitativa nominal binaria en este ejemplo.
• Prioridad: cualitativa ordinal.
• Reintentos: cuantitativa discreta.
• Duración: cuantitativa continua.

5.13 Resumir variables con JavaScript

Las variables cualitativas se resumen contando categorías. Las cuantitativas pueden resumirse con medidas numéricas:

const solicitudes = [
  { estado: "éxito", duracion: 124.8 },
  { estado: "error", duracion: 310.5 },
  { estado: "éxito", duracion: 156.2 }
];

const frecuencias = solicitudes.reduce((conteo, solicitud) => {
  const categoria = solicitud.estado;
  conteo[categoria] = (conteo[categoria] ?? 0) + 1;
  return conteo;
}, {});

const suma = solicitudes.reduce(
  (total, solicitud) => total + solicitud.duracion,
  0
);
const duracionMedia = suma / solicitudes.length;

console.log(frecuencias);    // { éxito: 2, error: 1 }
console.log(duracionMedia);  // 197.166...

El estado se cuenta por categorías; la duración se suma y promedia. Aplicar el promedio a los códigos de estado no tendría significado.

5.14 Validación de variables

Antes del análisis, cada variable debe validarse según su definición:

• una categoría debe pertenecer al conjunto de valores permitidos;
• una variable discreta debe respetar los valores enteros esperados;
• una medición debe expresarse en una unidad consistente;
• los límites deben excluir valores imposibles;
• los datos faltantes deben distinguirse de valores válidos como cero;
• las etiquetas equivalentes deben unificarse, por ejemplo, “éxito” y “Exito”.

function esCantidadDeReintentosValida(valor) {
  return Number.isInteger(valor) && valor >= 0;
}

console.log(esCantidadDeReintentosValida(3));   // true
console.log(esCantidadDeReintentosValida(2.5)); // false
console.log(esCantidadDeReintentosValida(-1));  // false

5.15 Transformaciones entre tipos

Una variable cuantitativa puede agruparse en categorías. Por ejemplo, un tiempo de respuesta puede clasificarse como rápido, aceptable o lento.

La nueva variable es cualitativa ordinal. La transformación facilita la comunicación, pero pierde precisión: dos valores distintos pueden quedar dentro de la misma categoría. Los límites deben justificarse y documentarse.

5.16 Errores frecuentes

• Calcular promedios de identificadores o códigos nominales.
• Suponer distancias iguales entre categorías ordinales.
• Clasificar como discreta toda variable almacenada como entero.
• Confundir cero con un dato faltante.
• Mezclar unidades, como segundos y milisegundos, en una misma columna.
• Crear categorías sin definir con precisión sus límites.
• Ignorar el significado de la variable y decidir solo por su formato.

5.17 Qué debes recordar de este tema

• Las variables cualitativas expresan categorías; pueden ser nominales u ordinales.
• Las variables binarias poseen exactamente dos categorías.
• Las variables cuantitativas expresan cantidades; pueden ser discretas o continuas.
• El contexto determina el tipo estadístico, no el formato de almacenamiento.
• Los códigos numéricos de categorías no se convierten automáticamente en cantidades.
• Cada tipo de variable requiere métodos de validación y resumen adecuados.
• Agrupar una variable cuantitativa en categorías simplifica su lectura, pero pierde información.

5.18 Conclusión

Distinguir variables cualitativas y cuantitativas permite diseñar estructuras de datos coherentes y aplicar cálculos con significado. Una clasificación correcta es la base para construir tablas, gráficos y medidas estadísticas confiables.

En el próximo tema veremos cómo recolectar y organizar datos antes de comenzar su análisis.