El documento describe las diferentes clasificaciones y escalas de medición de variables epidemiológicas. Explica que las variables pueden ser cualitativas u cuantitativas y ser medidas usando escalas nominales, ordinales o de intervalo/razón. También distingue entre variables independientes, dependientes e intervinientes y provee ejemplos como el peso o número de hijos.

1. Introducción
En la línea de pensamiento inductivo con la cual se desenvuelve la epidemiología, se requiere la utilización de
herramientas técnicas para el logro del objetivo último de esta disciplina.
El primerelemento,básico,esel adecuadoregistro,mediciónysistematizaciónde lainformaciónrecolectadaapartir
de la observación.
La posteriorcomparación,utilizandoindicadoresque expresenlamagnitudyaspectoscualitativosde losproblemas
de salud,esde frecuente utilizaciónenestasecuencia de pensamiento.Enocasionesse requiere homogenizardicha
información a fin de poder establecer comparaciones válidas.
Sólo cuando se ha cumplido rigurosamente con las etapas anteriores, es posible que el análisis epidemiológico se
exprese con todas sus potencialidades.
Losmétodosylastécnicasepidemiológicasestándiseñadosparadetectarunaasociacióncausal entre laenfermedad
y una característica de la personaenferma,ounfactor ensu medioambiente.Ningunapoblaciónesidénticaaotra,
respecto del medioambiente, tiempo y lugar; estas son llamadas variables epidemiológicas,y son estudiadaspara
determinar individuos y poblaciones en riesgo para adquirir una enfermedad. Estas variables son la guía para
determinar la etiología de la enfermedad y saber que esta asociación quizá tenga valor predictivo.
1. Definición de variable epidemiológica
Por variable se entiende algunacaracterística,condiciónoatributosusceptiblede sermedido,usandoalgunaescala
de medición conocida y que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador. Para nuestros efectos, es
también de interés medir estas características.
La mediciónde unavariable dependeráde lacapacidaddel observadorparapoderpercibirlaocurrenciade ellayde
la disponibilidad de un sistema de registro y medición capaz de identificar el valor real que adopta.
Para la epidemiología,el conceptode variable esde especial importanciapuestoque del registrode suocurrenciay
las relaciones que puedan observarse entre ellas derivan hipótesis de explicación de sucesos (asociación
principalmente).
“Si hubiese una escala para medir la amistad, nos daríamos cuenta que amigos hay muy pocos” Le Thierre.
Comosabemoslascaracterísticaspersonalescomoestatura,edad,género,habilidades,tamañosde undeterminado
grupo se los conoce como variables, sabemos que existe una gama muy diferenciada de variables de las cuales se
puede extrapolardiferentesescalasparasermedibles,laaplicaciónde labioestadísticaparamedircaracterísticasy
valores tanto cualitativos como cuantitativos a través de la utilización de escalas que permitan medir de mejor
manera un resultado obtenido.
2. Clasificación de variables
Las variables pueden ser clasificadas como cuantitativas (intervalares) o cualitativas (categóricas), dependiendo si
los valores presentados tienen o no un orden de magnitud natural (cuantitativas), o simplemente un atributo no
sometido a cuantificación (cualitativa).
Una variable es medida utilizando una escala de medición. La elección de la(s) escala(s) de medición a utilizar
depende,enprimerlugar,del tipode variable enestudio,y,además,del manejoestadísticoala que se someterála
información. En términos prácticos, existe una correspondencia directa entre el concepto de variable y escala de
medición.
Un atributocorresponde aunvalorespecíficode unavariable,comoserel casode lavariable sexo,laque poseedos
atributos: varón o mujer. En variables que exploran el grado de acuerdo o desacuerdo frente a una afirmación los
atributos podrían ser:
1=muy en desacuerdo, 2 = en desacuerdo, 3 = indiferente, 4 = de acuerdo, 5 = muy de acuerdo
Dependiendo de los valores que pueda tener una variable cualitativa, ésta puede a su vez ser:
a) Dicotómicas, cuando sólopuedenadoptarun sólovalorsin jerarquíaentre sí; hombre - mujer,positivo-negativo,
presente-ausente.
b) Poli o multicotómicas, si existe laposibilidadde que adoptenmúltiplesvalores(edad,talla,nivelsocioeconómico,
grupos sanguíneos, calificación previsional de usuarios).
Las variables cualitativas pueden agruparse en variables nominales u ordinales.
a) Variable nominal: Cuando losdatos correspondana una variable cualitativaque se agrupa sinningunajerarquía
entre sí, comopor ejemplo:nombresde personas,de establecimientos,razas,grupossanguíneos,estadocivil.Estas
variables no tienen ningún orden inherente a ellas ni un orden de jerarquía.
b) Variable ordinal: Si las categorías o valores que adopte una variable cualitativa poseen un orden, secuencia o
progresión natural esperable, como por ejemplo: grados de desnutrición, respuesta a un tratamiento, nivel

2. socioeconómico,intensidad de consumo de alcohol,días de la semana, meses del año, escalas de Killip o Apgar. A
pesar de este orden jerárquico no es posible obtener valoración numérica lógica entre dos valores.
Las variables de tipo cuantitativo pueden a su vez ser clasificadas como continuas o discretas.
a) Variable cuantitativa de tipo continuo: Si entre dos valores determinados existen infinitas posibilidades de
valores,Ejemplosde este tipode variablesson:el peso,la talla,la presiónarterial oel nivel de colesterol sérico.En
la práctica, salvocontadasexcepcionesnose dispone de métodosde mediciónsofisticadoscomopara podermedir
exactamente los valores, por ejemplo, de talla. En estricto rigor, la probabilidad que dos individuos tengan
exactamente la misma talla o edad es muy baja.
b) Variable cuantitativa de tipo discreto: Si la variable a medir adopta un sólo valor numérico,entero, con valores
intermedios que carecen de sentido. Son ejemplos de ellas: el número de hijos, de unidades vecinales del sector,
número de exámenes de laboratorio o de pacientes atendidos.
Tanto las variables discretas como las continuas pueden agruparse construyendo intervalos, entre cuyos valores
extremos se ubicarán las diferentes observaciones registradas. Sin embargo, estrictamente hablando, sólo las
variables continuas pueden ser objeto de categorización mediante intervalos.
Otro tipo de Clasificación de las variables:
a) Variable Independiente: esaquellacaracterísticaopropiedadquese supone serlacausadel fenómenoestudiado.
En investigación experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula.
b) Variable Dependiente: es la propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la
variable independiente.
La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de la variable
independiente.
c) Variable Interviniente: es aquella característica o propiedad que de una manera u otra afectan el resultado que
se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes.
d) Variable Moderadora: representauntipoespecial de variable independiente,que essecundaria,yse selecciona
con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables
dependientes.
e) Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidadesde un fenómeno. Sabino (1989: 80)
señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida.
f) Variables Cuantitativas: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en
diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.
En función de la facilidad de su medición, pueden ser simples o complejas:
a) Unidimensionales (peso)
b) Multidimensionales (calidad acústica)
c) Dicotómicas (con dos valores, como sexo, si la persona es o no fumadora, etc.)
Ejemplos de variables:
a) Cuantitativas:
Continuas: Ej. Presión arterial, peso, edad, talla, IMC
Discretas: Ej. Número de hijos, episodios de infección urinaria
b) Cualitativas:
Ordinales: Ej. Etapificación de tumores, Apgar, Killip
Nominales: Dicotómicas: Ej. Vivo/muerto, sexo: varón/mujer
Policotómicas: Ej. Grupo sanguíneo, raza
Características de las variables:
a) Exhaustiva, vale decir, debe considerar todas las posibles alternativas u opciones de respuesta. Si al aplicar un
cuestionarioe indagaracercade lascaracterísticas del nivel socioeconómicocomosertipode empleo,previamente
categorizado,de noincluirsetodaslasposiblesopcionesse corre el riesgode unaerróneaclasificaciónuomisióndel
dato.
b) Mutuamente excluyente, loque significaque unsujetono debieraidentificarse conmás de una categoría al ser
encuestado.Enel caso de indagar,por ejemplo, acerca de la situación laboral ofreciendo las siguientes opciones:
1. Empleado. 2. Desempleado. 3. Buscando empleo.
Un sujeto empleado que desea aumentar su ingreso con un segundo empleo, podría estar en condiciones de
responder a más de una opción.
Unidades de análisis:
1. Para la epidemiología la medición de variables no es un hecho determinado por el azar y por definición está
precedido por una etapa que define que sucesos o circunstancias se desea medir. Esta intención de mediciónestá

3. basadaen presuncionesohipótesisde trabajo.Unavariable puedeocurrirsinque necesariamente existaunaescala
de medición adecuada para poder medirla. Por tanto, lo que la define no es la capacidad de medirla sino su
ocurrencia.
2. En losmódulosde "diseñosde investigaciónepidemiológica",se retomaráesteconcepto.Comose verá,el análisis
estadístico de la información depende de las escalas de medición utilizadas en la medición de las variables.
3. Escalasde medicionesclínicas:Killip;mide lagravedadde pacientesencondicionescríticasexpresadoenmúltiples
parámetros.APGAR:mideal gradode bienestardelreciénnacidoatravésdeladeterminaciónde algunosparámetros
clínicos.
4. Es de utilidadrecordaresta nomenclaturapara los efectosde graficar informaciónoelaborartablas.En ellos,no
resultaigual colocaruna determinada variable en el eje X e Y, así como asignarlas a columnas o filas en una tabla.
3. Escalas de medición de las variables
Proporcionan datos o información complementaria y útil para el análisis epidemiológico.
3.1. Medidas de tendencia central:
 La Moda: es el valor más frecuente, o sea es el que más se repite.
 La Mediana: es el valor que se encuentra en medio de la serie. 50 % para arriba, 50 % para abajo.
 La MediaAritmética:(X) eslasumade losvaloresobservadosentreelnúmerodeobservaciones.Ejemplo:El periodo
de incubación de la Rubeola:
Niño 1 = 19 días.
Niño 2 = 16 días.
Niño 3 = 37 días.
Niño 4 = 15 días.
Niño 5 = 16 días.
Niño 6 = 32 días.
Niño 7 = 15 días.
Niño 8 = 16 días.
Niño 9 = 20 días.
Niño 10= 16 días.
Niño 11= 15 días.
La MODA es: 16 días, porque se repite 4 veces.
La MEDIANA es: 16, porque 16 hay para arriba, 16 hay para abajo.
La Media Aritmética (X) es de 19.7 días.
15 + 15 + 15 + 16 + 16 + 16 + 16 + 19 + 20 + 32 +37 = 217 = 19.7 días
11 11
3.2. Medidas de Dispersión:
 El rango ó amplitud: es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo.
 La varianza: Mide la desviación promedio, con respecto a la Media.
 La desviación estándar: es la raíz cuadrada de la varianza. Se trata de aproximaciones.
Otra forma de representar son los CUANTILES:
 Percentiles: división en 100 partes iguales.
 Deciles: división en 10 partes iguales.
 Quintiles: división en 5 partes iguales.
 Cuartiles: división en 4 partes iguales.
3.3. Medidas de Frecuencia:
 Prevalencia:N° total de casos existentesenunperiodode tiempoyenuna poblacióndeterminada.Esunindicador
de la magnitud de la enfermedad.

4.  Incidencia: N° de casos nuevos en un periodo de tiempo. Es un indicador de la velocidad de ocurrencia de una
enfermedad.
 Tasa de Ataque: Es la tasa de incidencia que se obtiene en una situación de brote o epidemia.
3.4. Medidas de Mortalidad:
a) Tasa de Mortalidad General = N° de defunciones x 100
Población Total
b) Tasas de Mortalidad Específicas:
 Tasa de Mortalidad infantil = N° de defunciones en < de 1 año x 100
N° de Nacidos Vivos
 Tasa de Mortalidad materna = N° de Muertes Maternas x 100,000
N° de Nacidos Vivos
 Tasa de Letalidad = Es la proporción de casos fatales entre el total de casos. Es para evaluar la severidad de una
epidemia.
5. Medidas de Asociación:
Dosvariablesestánasociadascuandoel cambioenuna de ellasnecesariamente se acompañadel cambioenla otra.
Factor de Riesgo.- Es un atributoó exposiciónque incrementalaprobabilidadde ocurrenciade unaenfermedaduotro
daño a la salud.
Riesgo Absoluto: Cuantifica la probabilidad de experimentar dicha enfermedad o evento.
Riesgo Relativo: cuantifica la probabilidad de enfermar ó morir entre los expuestos y la probabilidad de enfermar ó
morir entre los no expuestos al riesgo.
6. Medidas de Impacto:
Riesgos Atribuibles:
En expuestos.
En la población.
Fracciones Atribuibles:
En expuestos.
En la población.
La definiciónepidemiológicade casono siempre esequivalente aladefiniciónclínica(porejemplo,enel estudiode
un brote epidémico, un caso puede ser definido por la constatación de un determinado cuadro clínico, más el
antecedente de un tipo de exposición determinada o referido a un periodo de tiempo).