Tipos de variáveis que transformam dados em Insights

Quando trabalhamos com análise de dados, a compreensão dos diferentes tipos de variáveis é essencial para escolher a abordagem analítica correta e, consequentemente, obter resultados confiáveis. As variáveis representam qualquer característica, número ou quantidade que pode ser medida ou observada em um estudo, e elas se dividem em duas grandes categorias: quantitativas e qualitativas. Cada uma tem suas particularidades e seu uso depende do tipo de informação que estamos tentando entender. Vamos explorar essas diferenças e como elas se aplicam em nosso cotidiano.

Variáveis Quantitativas

As variáveis quantitativas são aquelas que podem ser medidas numericamente. Elas expressam quantidades ou valores numéricos, o que permite realizar operações matemáticas como soma, subtração, multiplicação e divisão. Essas variáveis podem ser subdivididas em dois tipos: discretas e contínuas.

1. Variáveis Quantitativas Discretas

As variáveis discretas assumem valores contáveis e finitos. Elas geralmente representam coisas que podem ser contadas em números inteiros, como o número de carros que passam por uma rua ou a quantidade de alunos em uma sala de aula.

Exemplo prático:

O número de livros que você leu em um ano é uma variável quantitativa discreta. Você pode ler 1, 2, 10 livros, mas nunca um valor fracionado, como 2,5 livros.

Outro exemplo comum são os pontos acumulados em um jogo de futebol. Se um time vence uma partida, ele pode ganhar 3 pontos, mas nunca 3,75 pontos.

2. Variáveis Quantitativas Contínuas

As variáveis contínuas podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, ou seja, elas não estão limitadas a números inteiros. Elas geralmente estão associadas a medições, como peso, altura, tempo e temperatura.

Exemplo prático:

O peso de uma pessoa é uma variável quantitativa contínua. Alguém pode pesar 70,2 kg ou 85,75 kg. O valor pode variar infinitamente entre os limites, como 60,3 kg ou 60,31 kg.

Outro exemplo seria a temperatura de um ambiente, que pode ser 22,5°C ou 22,55°C. A temperatura varia continuamente, e as medições podem ser feitas com graus de precisão cada vez maiores.

Variáveis Qualitativas

As variáveis qualitativas, também chamadas de variáveis categóricas, descrevem qualidades ou atributos e não podem ser medidas numericamente de forma direta. Elas indicam categorias ou grupos em que os dados se encaixam. Essas variáveis podem ser divididas em dois tipos: nominais e ordinais.

1. Variáveis Qualitativas Nominais

As variáveis nominais representam categorias sem qualquer ordem natural ou hierarquia. As categorias são mutuamente exclusivas e não possuem uma sequência lógica.

Exemplo prático:

As cores de um carro são um exemplo de variável qualitativa nominal. Um carro pode ser branco, preto, vermelho, azul, mas não há uma ordem entre as cores.

Outro exemplo são as estações do ano: primavera, verão, outono e inverno. Não há hierarquia entre essas categorias; elas simplesmente descrevem diferentes períodos do ano.

2. Variáveis Qualitativas Ordinais

As variáveis ordinais, por outro lado, possuem uma ordem ou hierarquia natural. Embora não possam ser quantificadas, elas indicam uma sequência ou posição.

Exemplo prático:

A classificação de um restaurante com base em avaliações de clientes é uma variável ordinal. As categorias podem ser: ruim, regular, bom, excelente. Existe uma ordem implícita, onde "excelente" é uma avaliação melhor do que "bom" e "bom" é melhor do que "regular".

Outro exemplo seria o nível de escolaridade: ensino fundamental, ensino médio, ensino superior. Embora não seja possível quantificar diretamente a diferença entre cada nível, há uma hierarquia clara entre eles.

A Importância de Diferenciar Variáveis

Compreender a distinção entre variáveis quantitativas e qualitativas é crucial para selecionar os métodos de análise adequados. Por exemplo, se estamos trabalhando com variáveis quantitativas contínuas, como a altura de pessoas, podemos aplicar operações estatísticas que envolvem médias e desvio padrão. Porém, se estamos lidando com variáveis qualitativas, como o tipo de fruta preferida de um grupo de pessoas, métodos como a contagem de frequências e o uso de gráficos de barras serão mais apropriados.

Da mesma forma, entender se uma variável é nominal ou ordinal ajuda a determinar como interpretar as informações. No caso de variáveis ordinais, é possível extrair insights sobre tendências e preferências, enquanto nas variáveis nominais o foco será apenas na distribuição dos grupos sem tentar impor uma ordem.

Exemplos Práticos no Cotidiano

Esses tipos de variáveis aparecem constantemente em nosso dia a dia, mesmo quando não percebemos. Vamos ver mais alguns exemplos práticos:

Nas redes sociais: A quantidade de curtidas em uma foto (variável quantitativa discreta) e o tipo de reação (curtida, amei, haha, etc. – variável qualitativa nominal) são bons exemplos. A quantidade de curtidas pode ser contada, enquanto as reações são categóricas e sem hierarquia.
No supermercado: O preço dos produtos (variável quantitativa contínua) é um valor que pode ser medido com alta precisão. A marca do produto, por outro lado, é uma variável qualitativa nominal, que não possui ordem entre as categorias.
No trânsito: O tempo gasto em um trajeto (variável quantitativa contínua) é uma medida que varia constantemente. Já o tipo de veículo (carro, moto, bicicleta – variável qualitativa nominal) é uma característica categórica que descreve um atributo sem hierarquia.

Entender a diferença entre variáveis quantitativas e qualitativas é essencial para realizar análises de dados de forma eficiente. Cada tipo de variável exige abordagens diferentes, e o sucesso da análise depende de como essas variáveis são tratadas. No cotidiano, as variáveis estão em toda parte — seja na quantidade de vezes que utilizamos um serviço ou nas categorias que escolhemos para descrever nossas preferências — e compreender suas nuances ajuda a extrair informações mais ricas e úteis.