Existem muitas maneiras de categorizar variáveis, e o número específico de "tipos" depende de como você as classifica. Aqui está um colapso de algumas classificações comuns:
por tipo de dados: *
numérico: *
discreto: Só pode assumir valores específicos e separados (por exemplo, número de crianças, número de carros).
*
contínuo: Pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo (por exemplo, altura, peso, temperatura).
*
Categórica: *
nominal: As categorias não têm ordem inerente (por exemplo, gênero, cor dos olhos, comida favorita).
*
ordinal: As categorias têm uma ordem natural (por exemplo, nível de educação, classificação de satisfação, nível de renda).
*
booleano: Só pode assumir dois valores (por exemplo, verdadeiro/falso, sim/não).
por papel na pesquisa: *
Variável independente: A variável que é manipulada ou alterada pelo pesquisador.
*
variável dependente: A variável que é medida ou observada em resposta a alterações na variável independente.
*
Variável de controle: Uma variável que é mantida constante para garantir que não afete a relação entre as variáveis independentes e dependentes.
por escala de medição: * relação
: Tem um ponto zero verdadeiro e intervalos iguais (por exemplo, altura, peso, idade).
*
intervalo: Possui intervalos iguais, mas nenhum ponto zero verdadeiro (por exemplo, temperatura, pontuação de QI).
*
ordinal: As categorias têm uma ordem natural, mas os intervalos podem não ser iguais (por exemplo, nível de educação, classificação de satisfação).
*
nominal: As categorias não têm ordem inerente (por exemplo, gênero, cor dos olhos, comida favorita).
por propriedades estatísticas: *
variável aleatória: Uma variável cujo valor é um resultado numérico de um fenômeno aleatório.
*
variável determinística: Uma variável cujo valor é completamente determinado por suas entradas.
Outras classificações: *
qualitativo: Dados descritivos e não numéricos (por exemplo, opiniões, experiências).
*
Quantitativo: Dados que são numéricos e podem ser medidos (por exemplo, altura, peso, idade).
Em resumo, o número de "tipos" de variáveis não é corrigido, mas depende dos critérios específicos usados para classificação. Ao entender as diferentes maneiras de categorizar variáveis, você pode analisar e interpretar melhor dados.
