Variáveis qualitativas e quantitativas: conceitos, tipos e exemplos
As variáveis são elementos fundamentais de qualquer investigação científica. Elas representam as características observadas ou medidas nos participantes, objetos ou acontecimentos estudados. Compreender a diferença entre variáveis qualitativas e quantitativas é essencial para recolher, organizar, analisar e interpretar corretamente os dados de uma pesquisa.
O que é uma variável?
Uma variável é uma característica que pode apresentar valores ou categorias diferentes entre os elementos de uma população ou amostra. Por exemplo, numa pesquisa realizada com estudantes, podem ser estudadas variáveis como idade, altura, curso frequentado, sexo, número de irmãos e nível de satisfação com a escola.
Dettori e Norvell (2018) explicam que as variáveis são geralmente classificadas em dois grandes grupos: qualitativas, também chamadas categóricas, e quantitativas, também chamadas numéricas. Essa classificação é importante porque influencia a forma como os dados são resumidos, apresentados e analisados.
O que são variáveis qualitativas?
De acordo com a Statistics Canada, uma variável categórica, também denominada qualitativa, refere-se a uma característica apresentada por meio de categorias. Essas categorias podem ter ou não uma ordem natural.
Exemplos de variáveis qualitativas incluem:
- grupo sanguíneo: A, B, AB ou O;
- estado civil: solteiro, casado, divorciado ou viúvo;
- província de residência;
- espécie de planta encontrada;
- tipo de escola: pública ou privada;
- presença de uma doença: sim ou não;
- grau de satisfação: baixo, médio ou alto.
As variáveis qualitativas podem ser divididas em nominais e ordinais.
Variável qualitativa nominal
Uma variável qualitativa é nominal quando suas categorias servem apenas para nomear, identificar ou diferenciar grupos, sem existir uma ordem natural entre elas.
Outros exemplos de variáveis nominais são:
- cor dos olhos;
- nacionalidade;
- religião;
- tipo de solo;
- espécie bacteriana;
- local de residência;
- resultado de um teste: positivo ou negativo.
Variável nominal dicotómica
Quando uma variável nominal apresenta apenas duas categorias, ela pode ser chamada de dicotómica ou binária. Exemplos: presença ou ausência de sintomas, vivo ou morto, fumador ou não fumador e resultado positivo ou negativo.
Variável qualitativa ordinal
Uma variável qualitativa é ordinal quando suas categorias possuem uma ordem ou hierarquia natural. Entretanto, a distância entre duas categorias consecutivas não pode ser medida com precisão.
Outros exemplos de variáveis ordinais são:
- nível de escolaridade;
- classe socioeconómica: baixa, média ou alta;
- intensidade da dor: leve, moderada ou intensa;
- estágio de uma doença;
- nível de insegurança alimentar: leve, moderada ou grave;
- resposta numa escala: discordo, neutro ou concordo.
O que são variáveis quantitativas?
São exemplos de variáveis quantitativas:
- idade em anos;
- altura em centímetros;
- massa corporal em quilogramas;
- número de filhos;
- temperatura corporal;
- concentração de glicose no sangue;
- número de bactérias numa amostra;
- rendimento mensal de uma família;
- quantidade de chuva registada num mês.
Segundo o manual Introductory Statistics, da OpenStax, os dados quantitativos podem ser classificados como discretos ou contínuos. Os dados provenientes de contagens são normalmente discretos, enquanto os dados provenientes de medições são geralmente contínuos.
Variável quantitativa discreta
Uma variável quantitativa é discreta quando seus valores resultam de uma contagem e podem, normalmente, ser enumerados. Frequentemente, são números inteiros, embora possam ser apresentados por códigos ou proporções em situações específicas.
Outros exemplos:
- número de estudantes numa turma;
- quantidade de folhas de uma planta;
- número de consultas médicas realizadas num ano;
- quantidade de culturas produzidas por uma família;
- número de colónias bacterianas numa placa;
- quantidade de respostas corretas numa prova.
Variável quantitativa contínua
Uma variável quantitativa é contínua quando resulta de uma medição e pode assumir diferentes valores dentro de determinado intervalo, dependendo da precisão do instrumento utilizado.
Outros exemplos:
- massa corporal;
- temperatura;
- pressão arterial;
- tempo necessário para concluir uma tarefa;
- concentração de uma substância;
- quantidade de precipitação;
- comprimento de uma folha;
- nível de glicose no sangue.
Diferenças entre variáveis qualitativas e quantitativas
| Característica | Variável qualitativa | Variável quantitativa |
|---|---|---|
| O que representa? | Uma categoria, qualidade, tipo ou atributo. | Uma quantidade obtida por contagem ou medição. |
| Forma dos valores | Palavras, nomes, categorias ou códigos. | Números com significado quantitativo. |
| Principais tipos | Nominal e ordinal. | Discreta e contínua. |
| Exemplo nominal ou discreto | Grupo sanguíneo: A, B, AB ou O. | Número de filhos: 0, 1, 2, 3... |
| Exemplo ordinal ou contínuo | Intensidade da dor: leve, moderada ou intensa. | Temperatura corporal: 36,5 °C, 37,1 °C... |
| Resumo comum | Frequências, proporções, percentagens e moda. | Média, mediana, amplitude, variância e desvio-padrão. |
| Gráficos frequentes | Gráfico de barras e gráfico circular. | Histograma, boxplot, gráfico de linhas e dispersão. |
Exemplo aplicado a uma pesquisa em Biologia
Imagine uma investigação sobre plantas medicinais utilizadas por 100 famílias. O questionário pode recolher as seguintes variáveis:
| Variável | Valor possível | Classificação |
|---|---|---|
| Espécie da planta utilizada | Moringa, aloé, eucalipto ou outra | Qualitativa nominal |
| Finalidade de utilização | Dor, febre, tosse ou problemas digestivos | Qualitativa nominal |
| Frequência de utilização | Raramente, às vezes, frequentemente | Qualitativa ordinal |
| Número de plantas conhecidas | 0, 1, 2, 3... | Quantitativa discreta |
| Massa de folhas utilizada | 10,5 g; 20,2 g; 35,8 g | Quantitativa contínua |
| Tempo de preparação | 5,5 min; 10,2 min; 15,7 min | Quantitativa contínua |
A classificação correta permite escolher métodos estatísticos adequados. Frequências e percentagens podem mostrar quais plantas são mais utilizadas, enquanto médias ou medianas podem resumir a massa empregada e o tempo de preparação.
Exemplo aplicado à insegurança alimentar
Numa pesquisa sobre insegurança alimentar e nutricional, podem ser analisadas variáveis como:
- sexo do responsável pela alimentação: qualitativa nominal;
- nível de insegurança alimentar: qualitativa ordinal;
- número de culturas produzidas: quantitativa discreta;
- rendimento mensal do agregado familiar: quantitativa contínua;
- número de refeições realizadas por dia: quantitativa discreta;
- distância até ao mercado: quantitativa contínua;
- uso de armazenamento melhorado: qualitativa nominal dicotómica, com as categorias “sim” e “não”.
Os números representam sempre variáveis quantitativas?
Não. Essa é uma das confusões mais frequentes. Um valor escrito com algarismos pode funcionar apenas como identificador ou código.
Considere os seguintes exemplos:
- número do telefone;
- número de identificação;
- código postal;
- número da camisola de um jogador;
- código atribuído a uma espécie;
- código “1” para masculino e “2” para feminino.
Nesses casos, os números não expressam quantidades. Não faria sentido calcular a média de números de telefone ou afirmar que o código 4 representa o dobro do código 2. Portanto, essas variáveis continuam sendo qualitativas nominais.
Como identificar o tipo de variável?
- Pergunte o que a variável representa. Ela identifica uma categoria ou expressa uma quantidade?
- Verifique se os números possuem significado matemático. Se forem apenas códigos, a variável é qualitativa.
- Observe se as categorias possuem ordem. Se não possuem, a variável é nominal; se possuem, é ordinal.
- Determine se o valor foi contado ou medido. Contagens normalmente originam variáveis discretas; medições normalmente originam variáveis contínuas.
- Considere o objetivo do estudo. A mesma característica pode ser registada de formas diferentes, alterando sua classificação.
Se o resultado responde à pergunta “qual categoria?”, provavelmente é uma variável qualitativa. Se responde a “quanto?” ou “quantos?”, provavelmente é quantitativa.
A classificação pode mudar?
A classificação pode depender da forma como a variável é definida e registada. A idade, por exemplo, pode ser recolhida de duas maneiras:
- idade exata em anos ou meses: variável quantitativa;
- faixa etária — criança, adolescente, adulto ou idoso: variável qualitativa ordinal.
O rendimento mensal também pode ser registado como um valor monetário exato, sendo quantitativo, ou dividido nas categorias baixo, médio e alto, tornando-se qualitativo ordinal.
A transformação de números em categorias pode facilitar a apresentação dos resultados, mas geralmente reduz a quantidade de informação disponível. Por isso, a decisão deve ser tomada durante o planeamento da pesquisa e estar relacionada aos objetivos do estudo.
Como apresentar cada tipo de variável?
Apresentação das variáveis qualitativas
Variáveis qualitativas são frequentemente resumidas por meio de frequências absolutas, frequências relativas e percentagens. Os gráficos de barras costumam ser adequados porque mantêm as categorias separadas.
Apresentação das variáveis quantitativas
Variáveis quantitativas podem ser apresentadas por valores mínimos e máximos, média, mediana, amplitude, variância, desvio-padrão e percentis. A escolha depende da distribuição dos dados e do objetivo da análise.
Histogramas ajudam a observar a distribuição de variáveis quantitativas contínuas, enquanto gráficos de dispersão são úteis para examinar a relação entre duas variáveis numéricas. O NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods apresenta gráficos e métodos estatísticos utilizados na exploração e análise de dados quantitativos.
Por que a classificação das variáveis é importante?
A classificação correta ajuda o pesquisador a:
- formular adequadamente as perguntas do questionário;
- definir como as respostas serão registadas;
- organizar a base de dados;
- escolher tabelas e gráficos apropriados;
- selecionar medidas estatísticas adequadas;
- escolher testes estatísticos compatíveis com os dados;
- evitar interpretações incorretas;
- responder aos objetivos e hipóteses da investigação.
A Universidade da Califórnia em Los Angeles destaca que a escolha de um teste estatístico depende, entre outros fatores, da natureza da variável dependente, que pode ser categórica, ordinal ou quantitativa. Portanto, identificar o tipo de variável não é apenas uma tarefa teórica: é uma etapa decisiva da análise científica.
Erros frequentes na classificação
| Erro | Correção |
|---|---|
| Considerar todo número como quantitativo. | Verificar se o número expressa quantidade ou apenas identifica uma categoria. |
| Confundir variável ordinal com quantitativa. | A ordem entre categorias não significa que as distâncias sejam mensuráveis. |
| Classificar altura como discreta porque foi registada sem casas decimais. | A altura é uma medição e continua sendo uma variável contínua. |
| Calcular a média de códigos nominais. | Códigos de categorias devem ser resumidos principalmente por frequências e percentagens. |
| Escolher o teste estatístico antes de identificar as variáveis. | Primeiro devem ser definidos o tipo, a função e a escala das variáveis. |
Exercício de classificação
Classifique as seguintes variáveis:
- cor de uma flor;
- número de sementes produzidas;
- massa da planta em gramas;
- estado nutricional: baixo peso, adequado, sobrepeso ou obesidade;
- espécie de bactéria isolada;
- temperatura de incubação;
- presença de resistência a um antibiótico: sim ou não;
- número de colónias bacterianas.
1. Qualitativa nominal;
2. Quantitativa discreta;
3. Quantitativa contínua;
4. Qualitativa ordinal;
5. Qualitativa nominal;
6. Quantitativa contínua;
7. Qualitativa nominal dicotómica;
8. Quantitativa discreta.
Conclusão
As variáveis representam as características observadas numa investigação. Elas podem ser qualitativas ou quantitativas. As variáveis qualitativas descrevem categorias e dividem-se em nominais e ordinais. As quantitativas expressam quantidades e dividem-se em discretas e contínuas.
Para classificar uma variável corretamente, não basta observar se o dado está escrito com palavras ou números. É necessário compreender o significado do valor, verificar se ele representa uma categoria, uma contagem ou uma medição e considerar como a variável foi definida no estudo.
Essa classificação orienta a elaboração dos instrumentos de recolha, a organização da base de dados, a construção de tabelas e gráficos e a escolha dos métodos estatísticos. Por isso, definir claramente as variáveis é uma das primeiras etapas de uma investigação científica rigorosa.
Referências
- DETTORI, J. R.; NORVELL, D. C. The anatomy of data. Global Spine Journal, v. 8, n. 3, p. 311–313, 2018. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5913035/ .
- ILLOWSKY, B.; DEAN, S. Introductory Statistics 2e. Houston: OpenStax, 2023. Disponível em: https://openstax.org/details/books/introductory-statistics-2e .
- NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. Gaithersburg: NIST. Disponível em: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ .
- STATISTICS CANADA. Data exploration: types of variables. Ottawa: Government of Canada, 2021. Disponível em: https://www150.statcan.gc.ca/n1/edu/power-pouvoir/ch8/5214817-eng.htm .
- UCLA INSTITUTE FOR DIGITAL RESEARCH AND EDUCATION. Choosing the correct statistical test. Los Angeles: University of California. Disponível em: https://stats.oarc.ucla.edu/other/mult-pkg/whatstat/ .
