Medicina Basada en la Evidencia

Tipos de variables… – 513 – Contamos con cuatro escalas de medición de variables: nominal, ordinal, de intervalos y de razones. Las variables discretas se suelen medir en escalas nominales u ordinales, y las continuas, en escalas de intervalos o de razones Escala nominal Consta de dos o más categorías mutuamente excluyen- tes . Si solo hay dos, se llama escala nominal dicotó- mica . A cada categoría se le suele asignar un número de código sin significado cuantitativo, lo que facilita su introducción en bases de datos. En cualquier situación, si se usa una codificación propia, debe tenerse claro lo que significa cada código para cada variable. Veamos algunos ejemplos de codificación de variables nominales: ■ Sexo: 1 (masculino), 2 (femenino). ■ Fumar: 0 (no), 1 (sí). ■ Estado civil: 1 (casado), 2 (soltero), 3 (viudo), 4 (divorciado). ■ Procedencia del ingreso: 1 (urgencias), 2 (consultas), 3 (otro hospital). Dependiendo del programa que va a ser utilizado para el análisis, se prefiere codificar las variables nominales di- cotómicas de forma que la presencia de enfermedad o del factor de exposición se suele codificar como uno (1), mientras que la ausencia de enfermedad o de exposición a algún factor se codifica como cero (0) o dos (2). Por ejem- plo, el antecedente de hábito tabáquico puede codificarse como 1 y 0 (1 fumador; 0 no fumador) o como 1 y 2 (1 fuma- dor; 2 no fumador). Aunque matemáticamente la presen- cia/ausencia de una característica se corresponde con la codificación 1-0, es frecuente usar la codificación 1-2, para evitar que variables vacías sean asignadas al 0 por error. Escala ordinal Las variables ordinales tienen la cualidad adicional, respecto a la escala nominal, de que sus categorías es- tán ordenadas por rango; cada clase posee una misma relación posicional con la siguiente; es decir, la escala muestra situaciones escalonadas. Si se usan números, su única significación está en indicar la posición de las distintas categorías en la serie; sin embargo, no asumen que la distancia del primer escalón al segundo sea la misma que la del segundo al tercero. Veamos algunos ejemplos de codificación de variables ordinales: ■ Clase social: 1 (baja), 2 (media), 3 (alta). ■ Grados de reflujo vesicoureteral: grados 1, 2, 3, 4. ■ Conformidad con una afirmación: 0 (completo desacuerdo), 1 (acuerdo parcial), 2 (acuerdo total). ■ Fumar: 0 (no fumador), 1 (fumador leve; <10/día), 2 (fumador moderado; 10-20/día) y 3 (gran fumador; >20/día). Existen escalas que serán mezcla de nominal y ordinal, porque solo algunas categorías estén ordenadas por rango; esto ocurre en las escalas en las que un valor re- presenta a una categoría inclasificable (por ej.: no sabe no contesta o resultado indeterminado). Escala de intervalos Las escalas de intervalos poseen la cualidad adicional de que los intervalos entre sus clases son iguales. Di- ferencias iguales entre cualquier par de números de la escala indican diferencias también iguales en el atribu- to sometido a medición. Veamos un ejemplo de variable continua medida en una escala de intervalos: La diferencia de temperatura entre una habitación a 22 grados centígrados y otra a 26 es la misma que la existente entre dos a 33 y 37 grados centígrados, res- pectivamente. Sin embargo, la razón entre los núme- ros de la escala no es necesariamente la misma que la existente entre las cantidades del atributo. Por ejem- plo: una habitación a 20 grados no está el doble de caliente que otra a 10. Ello se debe a que el cero de la escala no expresa el valor nulo o ausencia de atributo. Escala de razones Su cualidad adicional es que el cero sí indica ausencia de atributo . En consecuencia, la razón entre dos núme- ros de la escala es igual a la existente entre las cantida- des del atributo medido. Veamos ejemplos de variables continuas medidas con escalas de razones: ■ Peso: medido en kilogramos. ■ Concentración de glucosa en una muestra: medida en mg/dl. ■ Tasa de mortalidad: muertes por 1000 personas en riesgo. ■ Ingresos: medidos en euros. Las escalas de intervalos y razones se llaman también métricas o dimensionales. Las variables continuas van a medirse con escalas de razones o intervalos, por lo que es habitual que nos refiramos a ellas englobándolas como escalas continuas, ya que comparten estrategias de análisis, como la elección del test estadístico. Algu- nos paquetes estadísticos, como SPSS, las denominan simplemente escalas .