Variáveis estatísticas são características ou atributos de um conjunto de dados que são medidos e analisados estatisticamente. Entenda como
Sumário
- O que são variáveis estatísticas?
- Tipos de variáveis estatísticas
- Qual a importância das variáveis estatísticas para a pesquisa acadêmica?
- Como coletar dados para análise de variáveis estatísticas?
- Diferença entre população e amostra e como isso afeta a análise de variáveis estatísticas
A estatística é uma ciência que busca descrever e analisar fenômenos que envolvem a coleta, organização e interpretação de dados.
Uma das principais ferramentas utilizadas pela estatística são as variáveis estatísticas, que são características ou propriedades medidas ou observadas em um determinado objeto de estudo.
As variáveis estatísticas são encontradas em diversas áreas do conhecimento, como nas ciências sociais, na saúde, na economia e em muitas outras.
Elas são fundamentais para o desenvolvimento de estudos estatísticos, pois permitem a obtenção de informações precisas e relevantes sobre os fenômenos estudados.
Este post tem como objetivo apresentar os principais conceitos relacionados às variáveis estatísticas, incluindo os tipos de variáveis existentes e muito mais. Quer entender melhor? Vem comigo.
O que são variáveis estatísticas?
Como você viu, as variáveis estatísticas contém características ou propriedades medidas em um determinado objeto de estudo.
Geralmente, utilizadas na estatística como uma forma de quantificar e descrever o comportamento de um fenômeno ou evento.
Existem dois tipos de variáveis estatísticas, sendo elas: qualitativas e quantitativas.
Tipos de variáveis estatísticas
As variáveis estatísticas são muito importantes para a pesquisa acadêmica, entenda agora as diferenças das variáveis e como você você pode aplicar em seu trabalho:
Variáveis qualitativas
As variáveis qualitativas não podem ser medidas numericamente. Comumente utilizadas na estatística para descrever e classificar objetos ou indivíduos em diferentes categorias ou grupos.
As variáveis qualitativas se classificam em dois tipos principais: nominal e ordinal:
- Variável qualitativa nominal: essas variáveis não possuem uma ordem ou hierarquia entre as categorias. Por exemplo, a cor dos olhos, o estado civil, a profissão, a nacionalidade, entre outras. Nesses casos, não é possível realizar operações matemáticas ou estabelecer uma relação de ordem entre as categorias.
- Variável qualitativa ordinal: possuem uma ordem ou hierarquia entre as categorias. Por exemplo, o grau de satisfação de um cliente, o nível de escolaridade, a classificação de um produto ou serviço, entre outras. Nesses casos, é possível estabelecer uma relação de ordem entre as categorias, mas não é possível realizar operações matemáticas com os valores.
Variáveis quantitativas
Variáveis quantitativas características ou atributos que podem ser medidas numericamente.
Geralmente, utilizadas na estatística para quantificar e descrever o comportamento de um fenômeno ou evento.
As variáveis quantitativas classificam-se em dois tipos principais: discretas e contínuas.
- Variáveis quantitativas discretas: são aquelas que assumem valores isolados e separados uns dos outros, geralmente associados a contagens ou números inteiros. Elas são medidas que resultam de uma contagem ou de uma enumeração e podem ser expressas apenas em valores inteiros.
- Variáveis quantitativas contínuas: assumem qualquer valor dentro de um intervalo contínuo. Geralmente associa-se a medidas ou observações de grandezas físicas e medidas em uma escala numérica contínua.
Algumas das variáveis quantitativas contínuas mais comuns incluem a altura de uma pessoa, o peso de um objeto, a temperatura ambiente, a pressão arterial, o tempo de resposta de um sistema, entre outras.
Para você entender melhor, veja esse mapa conceitual dos tipos de variáveis:
Qual a importância das variáveis estatísticas para a pesquisa acadêmica?
As variáveis estatísticas são fundamentais para a pesquisa acadêmica em diversas áreas do conhecimento, pois, elas permitem a quantificação e a descrição de fenômenos, processos e comportamentos observados.
Por meio das variáveis estatísticas, é possível fazer a coleta, análise e interpretação dos dados, assim, possibilita a identificação de padrões e tendências sobre uma determinada população ou universo de interesse.
Além disso, as variáveis estatísticas são importantes na pesquisa acadêmica porque permitem a realização de testes de hipóteses, a validação de modelos teóricos e a tomada de decisões baseadas em dados.
Em resumo, as variáveis estatísticas são uma ferramenta essencial para a pesquisa acadêmica, pois permite que as pessoas pesquisadoras obtenham uma compreensão mais precisa e detalhada dos fenômenos estudados e que possam produzir conhecimentos e resultados relevantes para a sociedade.
Como coletar dados para análise de variáveis estatísticas?
A coleta de dados é uma etapa importante na análise de variáveis estatísticas. Para garantir a precisão e a validade dos resultados obtidos, é importante seguir algumas diretrizes e práticas recomendadas na coleta de dados.
Aqui estão algumas etapas importantes para você utilizar na coleta de dados para análise de variáveis estatísticas:
Definir claramente as variáveis coletadas
Antes de iniciar a coleta de dados, é importante ter uma ideia clara dos tipos de variáveis que você irá coletar. As variáveis devem ser claramente definidas e medidas de forma consistente em todas as amostras coletadas.
Escolher uma amostra representativa
Para garantir que os resultados sejam representativos da população de interesse, é importante escolher uma amostra aleatória e representativa.
Isso significa que a amostra deve ser selecionada de forma que cada membro da população tenha uma chance igual de ser selecionado.
Selecionar a técnica de coleta de dados
Existem diferentes técnicas de coleta de dados, dependendo das variáveis e dos objetivos da pesquisa. Algumas das técnicas mais comuns incluem questionários, entrevistas, observações e experimentos
Coletar dados com precisão
ara garantir a precisão dos dados coletados, é importante que as pessoas pesquisadoras sigam os procedimentos padrão e usem as ferramentas e equipamentos adequados.
Além disso, é importante garantir a consistência na coleta de dados entre diferentes pesquisadores, se houver mais de um envolvido na coleta.
Armazenar os dados com segurança
Depois de coletados, os dados devem ser armazenados com segurança para garantir sua integridade e confidencialidade. Os dados devem ser armazenados em um local seguro e protegidos por senha ou outros mecanismos de segurança.
Verificar a qualidade dos dados
Antes de analisar os dados, é importante verificar sua qualidade e precisão. Isso pode ser feito por meio da verificação de outliers, valores ausentes, erros de digitação ou outros problemas.
Diferença entre população e amostra e como isso afeta a análise de variáveis estatísticas
População e amostra são dois conceitos fundamentais na estatística e são importantes para a análise de variáveis estatísticas. A seguir, explicamos a diferença entre população e amostra e como isso afeta a análise de variáveis estatísticas.
População
É o conjunto completo de todas as unidades estatísticas que compartilham uma característica comum. Por exemplo, se quisermos estudar a altura média de todos os alunos do ensino médio de uma escola, a população seria o conjunto completo de todos esses alunos.
Amostra
É um subconjunto da população que é selecionada para fins de pesquisa. A amostra deve ser representativa da população e deve ser selecionada de forma aleatória para garantir que cada membro tenha a mesma chance de ser selecionado
Usando o exemplo acima, uma amostra poderia ser um grupo de 100 alunos do ensino médio selecionados aleatoriamente da escola em questão.
Quando se trata da análise de variáveis estatísticas, a diferença entre população e amostra é importante porque as técnicas e métodos usados para analisar os dados podem variar dependendo da população ou amostra em questão.
Por exemplo, se a amostra é grande o suficiente, pode ser possível fazer inferências estatísticas sobre a população inteira com um certo nível de confiança.
No entanto, se a amostra é pequena, as inferências estatísticas podem não ser tão precisas e, portanto, não devem ser generalizadas para a população inteira.
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Graduando de Letras e literatura pela Universidade Federal de Santa Catarina. Gosta muito da área de comunicação, pois, é através dela que podemos dar voz à ciência.
