En diferentes estudios las unidades estadisticas se describen en dos tipos de variables: cuantitativas y cualitativas. Un ejemplo comun donde se observa este tipo de variables son los instrumentos de recoleccion de informacion conocidos como encuestas, por lo general, en estos instrumentos existen numerosas preguntas cerradas que suelen ser reunidas en varios conjuntos que pueden ser de naturaleza cuantitativa o cualitativa. Una tecnica multivariada que analiza simultaneamente este tipo de variables es el analisis factorial para datos mixtos (AFDM), esta metodologia consiste en transformar las variables cuantitativas en cualitativas, desglosando su intervalo de variacion en clases produciendo una tabla homogenea resultante que permite implementar un analisis de correspondencia multiple (ACM), sin embargo, la nocion de agrupacion de variables no es una propiedad del AFDM. Si el instrumento cumple esta caracteristica (la agrupacion de variables en los sujetos del analisis) se considera necesario hacer uso del analisis factorial multiple (AFM) ya que este permite analizar grupos de variables cuantitativas y/o cualitativas siendo ampliamente util cuando el numero de variables de cada grupo es muy diferente . Extender el AFM a grupos de variables cualitativas o mixtas (de ambas naturalezas) se conoce como un analisis factorial multiple para datos mixtos (AFMDM), el cual combina tanto el ACM, el AFDM y el AFM, esta tecnica resalta los principales factores de variabilidad de los individuos, descritos estos, de manera equilibrada por los grupos de variables. Aplicando el AFMDM al instrumento de la linea base del programa Ser Pilo Paga, se crearon cuatro indices multidimensionales que resumen 9 grupos tematicos compuestos de 111 variables de tipo cuantitativo y cualitativo, caracterizando un total de 1.487 jovenes, los cuales 682 son elegibles para hacer parte del programa y 805 no lo son. Se propone para la evaluacion de impacto, un estimador de diferencia en diferencia aplicado a los cuatro indices multidimensionales.