Tipos de variáveis

Tipos de variáveis
Variável é a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população. Como o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As variáveis podem ter valores numéricos ou não numéricos.
Variáveis podem ser classificadas da seguinte forma:
1.     Variáveis Quantitativas: são as características que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos que fazem sentido. Podem ser contínuas ou discretas.
1.     Variáveis discretas: características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros. Geralmente são o resultado de contagens. Exemplos: número de filhos, número de bactérias por litro de leite, número de cigarros fumados por dia.
2.     Variáveis contínuas, características mensuráveis que assumem valores em uma escala contínua (na reta real), para as quais valores fracionais fazem sentido. Usualmente devem ser medidas através de algum instrumento. Exemplos: peso (balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, idade.
2.     Variáveis Qualitativas (ou categóricas): são as características que não possuem valores quantitativos, mas, ao contrário, são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos indivíduos. Podem ser nominais ou ordinais.
1.     Variáveis nominais: não existe ordenação dentre as categorias. Exemplos: sexo, cor dos olhos, fumante/não fumante, doente/sadio.
2.     Variáveis ordinais: existe uma ordenação entre as categorias. Exemplos: escolaridade (1o, 2o, 3o graus), estágio da doença (inicial, intermediário, terminal), mês de observação (janeiro, fevereiro,..., dezembro).
As distinções são menos rígidas do que a descrição acima insinua.
Uma variável originalmente quantitativa pode ser coletada de forma qualitativa.
Por exemplo, a variável idade, medida em anos completos, é quantitativa (contínua); mas, se for informada apenas a faixa etária (0 a 5 anos, 6 a 10 anos, etc...), é qualitativa (ordinal). Outro exemplo é o peso dos lutadores de boxe, uma variável quantitativa (contínua) se trabalhamos com o valor obtido na balança, mas qualitativa (ordinal) se o classificarmos nas categorias do boxe (peso-pena, peso-leve, peso-pesado, etc.).
Outro ponto importante é que nem sempre uma variável representada por números é quantitativa.
O número do telefone de uma pessoa, o número da casa, o número de sua identidade. Às vezes o sexo do indivíduo é registrado na planilha de dados como 1 se macho e 2 se fêmea, por exemplo. Isto não significa que a variável sexo passou a ser quantitativa!
Exemplo do ursos marrons (continuação):
No conjunto de dados ursos marrons, são qualitativas as variáveis sexo (nominal) e mês da observação (ordinal); são quantitativas contínuas as demais: idade, comprimento da cabeça, largura da cabeça, perímetro do pescoço, perímetro do tórax, altura e peso.
De acordo com a natureza das variáveis, estas podem ser classificadas como variáveis qualitativas ou quantitativas (variáveis categóricas versus numéricas).
As variáveis qualitativas integram os dados em categorias, podendo ser categorias ordenadas (como por exemplo a idade em classes etárias) ou categorias não-ordenadas (como por exemplo o género)
As variáveis quantitativas apresentam os dados sob a forma de dados numéricos, podendo ser dados numéricos discretos (que originam as variáveis numéricas discretas, como por exemplo a idade) ou dados numéricos contínuos (correspondendo assim a variáveis numéricas contínuas, como por exemplo o peso e a altura).
De acordo com os níveis de medida
As variáveis podem ainda ser classificadas por níveis de medida,
nomeadamente, em variáveis nominais/ categóricas, ordinais, intervalares e proporcionais/ razão.
As variáveis nominais ou categóricas correspondem às variáveis qualitativas em que os dados organizados em categorias não ordenadas, como ocorre por exemplo com o género, o estado civil e o tipo de habitação dos inquiridos.
As variáveis ordinais apresentam os dados em categorias ordenadas, mas nas quais o nível de ordenação (isto é, a diferença entre os valores das categorias) não tem de ser igual, como por exemplo o nível de escolaridade e o grau de satisfação face a determinada situação.
As variáveis intervalares integram dados quantitativos, numa escala numérica com intervalos iguais (ao contrário das variáveis ordinais), como por exemplo a temperatura.
As variáveis proporcionais/ razão apresentam uma escala numérica de dados quantitativos com uma origem fixa, como é o caso da idade e do rendimento mensal dos inquiridos.
Nota: Na análise estatística esta distinção entre variáveis intervalares e proporcionais não se torna relevante, ainda mais na categorização ao nível do SPSS – o programa assume ambos os tipos de variáveis como variáveis numéricas e escalas.
De acordo com a sua função na análise dos dados:
Analisando a função das variáveis na análise dos dados, estas podem ser nomeadas como variáveis independentes, dependentes ou variáveis a controlar (co-variante).
A variável independente corresponde à variável que é manipulada pelo investigador para avaliar o seu efeito que ela exerce sobre uma outra variável; a variável independente pode ser também designada por variável preditora na medida em que prediz o comportamento de outra variável. Por exemplo, num estudo sobre a adaptação dos idosos à institucionalização, o tipo de instituição, o sexo e a idade dos inquiridos serão variáveis independentes da análise.
A variável dependente é a variável que sofre os efeitos da variável independente, no mesmo exemplo corresponde ao grau de adaptação dos idosos institucionalizados; esta pode ser também designada por variável de resultado.

A variável a controlar, ou co-variante, refere-se à variável que é controlada numa análise de forma a se evitar a sua influência nos resultados, como pode acontecer por exemplo com o nível de escolaridade.