Econometria - Damodar N. Gujarati (1)

Capítulo
9
Modelos de
regresión
con variables
dicótomas
En el capítulo 1 analizamos brevemente los cuatro tipos de variables que por lo general se encuentran
en el análisis empírico: escala de razón, escala de intervalo, escala ordinal y escala
nominal. Los tipos de variables de los capítulos anteriores fueron en esencia en escala de razón.
Pero esto no debe dar la impresión de que los modelos de regresión sólo tratan con variables en
escala de razón. Los modelos de regresión también trabajan con los demás tipos de variables que
acabamos de mencionar. En este capítulo consideraremos modelos que tal vez no sólo tengan variables
en escala de razón, sino también variables en escala nominal. Estas variables también se
conocen como variables indicadoras, variables categóricas, variables cualitativas o variables
dicótomas. 1
9.1 Naturaleza de las variables dicótomas
En el análisis de regresión, la variable dependiente o regresada a menudo acusa influencia no sólo
de variables en escala de razón (por ejemplo: ingreso, producción, precios, costos y estatura),
sino también de variables cualitativas por naturaleza, o de escala nominal (como sexo, raza,
color, religión, nacionalidad, región geográfica, cambios políticos y afiliación partidista). Por
ejemplo, con los demás factores constantes, se ha visto que las trabajadoras ganan menos que sus
pares masculinos, y que las personas de color ganan menos que las blancas. 2 Este patrón puede
resultar de la discriminación sexual o racial, pero cualquiera que sea la razón, las variables cualitativas,
como sexo y raza, sí influyen en la variable dependiente y es claro que deben incluirse
en las explicativas, o regresoras.
Como tales variables suelen indicar la presencia o ausencia de una “cualidad” o atributo, como
femenino o masculino, negro o blanco, católico o no católico, demócrata o republicano, son variables
en escala nominal esencialmente. Una manera de “cuantificar” tales atributos es mediante
variables artificiales que toman los valores 0 o 1, donde 1 indica la presencia (o posesión) de ese
atributo y 0 su ausencia. Por ejemplo, 1 puede indicar que una persona es de sexo femenino y
0 que es de sexo masculino; o 1 puede indicar que una persona se graduó en la universidad y 0
que no lo ha hecho, y así en cada caso. Las variables que adquieren tales valores 0 y 1 se llaman
1
Analizaremos las variables en escala ordinal en el capítulo 15.
2
Hay una revisión de la demostración de este tema en Bruce E. Kaufman y Julie L. Hotchkiss, The Economics
of Labor Market, 5a. ed., Dryden Press, Nueva York, 2000.