Variabili qualitative e quantitative:
definizione, differenze ed esempi
Le variabili statistiche rappresentano le caratteristiche osservate in uno studio o in una ricerca e possono riguardare un insieme di individui o gli elementi di una popolazione. Sapere distinguere tra variabili qualitative e quantitative è fondamentale per scegliere le analisi statistiche corrette e interpretare i risultati.
Variabili statistiche
Scala nominale
Scala ordinale
Scala a intervalli
Scala a rapporti
Indice
In questa guida troverai:
1. Cosa sono le variabili statistiche?
In statistica, una variabile è una caratteristica che può assumere valori diversi tra le unità statistiche osservate.
Per esempio, considerando una popolazione composta da studenti universitari, possiamo osservare variabili statistiche come l'età, il corso di laurea, il voto a un esame, il livello di soddisfazione,...
In base al tipo di informazione che rappresentano, le variabili statistiche possono essere suddivise principalmente in:
- variabili qualitative, che descrivono caratteristiche o categorie;
- variabili quantitative, che rappresentano quantità misurabili attraverso valori numerici.
Ogni variabile statistica è caratterizzata da diverse modalità, cioè dai possibili valori o categorie che può assumere. Ad esempio, per la variabile "colore degli occhi" le modalità possono essere azzurro, verde e marrone, mentre per la variabile "età" le modalità sono rappresentate dai diversi valori numerici osservabili.
Una variabile qualitativa descrive una caratteristica. Una variabile quantitativa misura una quantità.
2. Variabili qualitative
Le variabili qualitative, chiamate anche variabili categoriali, descrivono caratteristiche che non rappresentano una quantità numerica, ma appartengono a categorie o modalità differenti. Descrivono, dunque, degli attributi.
Alcuni esempi di variabili qualitative possono essere:
- genere di scuola frequentata;
- colore degli occhi;
- nazionalità;
- professione.
Anche quando vengono utilizzati dei numeri per identificare le categorie, questi non rappresentano necessariamente una quantità. Ad esempio, assegnare il numero 1 al gruppo sperimentale e il numero 2 al gruppo di controllo serve solo a distinguere due categorie diverse. Si tratta, dunque, di un'etichetta.
2.1 Variabili qualitative sconnesse
Le variabili qualitative sconnesse, o nominali, sono caratterizzate da modalità che non possiedono alcun ordine naturale tra loro.
Per esempio, il colore degli occhi può assumere diverse modalità:
- azzurro;
- verde;
- marrone.
Nessuna categoria può essere considerata superiore o inferiore alle altre.
Le variabili nominali vengono misurate attraverso una scala nominale che permette solamente di classificare le osservazioni senza stabilire un ordine. Per questa ragione, le uniche analisi statistiche che si possono calcolare sono frequenze assolute, frequenze relative, percentuali e moda.
2.2 Variabili qualitative ordinate
Le variabili qualitative ordinate, o ordinali, sono variabili in cui le categorie possono essere disposte secondo un ordine ben preciso, crescente o decrescente.
Per esempio, un questionario sulla soddisfazione può prevedere le seguenti modalità:
- Per niente soddisfatto;
- Poco soddisfatto;
- Abbastanza soddisfatto;
- Molto soddisfatto.
Quanto riportato, è un classico esempio di risposte a scala Likert, una tra le tante variabili ordinali utilizzate in psicometria.
L'ordine tra le categorie è conosciuto, ma non è possibile stabilire con precisione la distanza tra una modalità e l'altra.
Le variabili ordinali utilizzano una scala ordinale, nella quale le categorie sono ordinate ma la distanza tra esse non è necessariamente uguale. Tra le analisi statistiche che possono essere effettuate troviamo le frequenze cumulate, la mediana, i quartili e test non parametrici.
3. Variabili quantitative
Le variabili quantitative rappresentano caratteristiche misurabili espresse attraverso valori numerici.
Alcuni esempi:
- altezza;
- peso;
- età;
- numero di risposte corrette a un test;
- tempo impiegato per completare un compito.
A differenza delle variabili qualitative, i valori numerici hanno un significato quantitativo e possono essere utilizzati per effettuare operazioni matematiche e analisi statistiche.
3.1 Variabili quantitative discrete
Le variabili quantitative discrete assumono valori separati e generalmente derivano da un conteggio.
Esempi:
- numero di figli;
- numero di errori in un test;
- numero di esami superati.
Non possono assumere tutti i valori intermedi. Ad esempio, il numero di esami superati può essere 3 o 4, ma non 3.5 o altri numeri con cifre decimali.
Le variabili discrete vengono generalmente misurate mediante una scala a rapporti, perché possiedono uno zero assoluto e consentono tutte le operazioni matematiche. Nonostante ciò, è possibile trovare anche delle variabili discrete misurabili mediante una scala a intervalli, anche se è più raro.
3.2 Variabili quantitative continue
Le variabili quantitative continue possono assumere qualsiasi valore all'interno di un intervallo di misurazione.
Ecco alcuni esempi:
- altezza;
- peso;
- temperatura;
- tempo di reazione.
Queste variabili sono ottenute attraverso una misurazione e possono avere un numero molto elevato di valori possibili. Ad esempio, un'altezza può essere 170 cm, 170.5 cm oppure 170.52 cm.
Le variabili continue possono essere misurate sia con una scala a intervalli sia con una scala a rapporti, a seconda della presenza di uno zero assoluto.
Per esempio:
| Variabile | Scala |
|---|---|
| Temperatura °C | Intervalli |
| Temperatura Kelvin | Rapporti |
| Altezza | Rapporti |
| Età | Rapporti |
Una variabile quantitativa discreta è frutto di un conteggio. Una variabile quantitativa continua è frutto di una misurazione.
4. Variabili dicotomiche
Le variabili dicotomiche sono variabili che possono assumere soltanto due modalità.
Per esempio:
- sì/no;
- vero/falso;
- presente/assente;
- superato/non superato;
- giusto/sbagliato.
In alcuni casi, le variabili dicotomiche possono essere considerate un caso particolare delle variabili qualitative, perché rappresentano due categorie distinte.
Nei questionari psicologici possono essere utilizzate, ad esempio, per indicare la presenza o l'assenza di una caratteristica.
5. Collegamento con le scale di misura
La classificazione delle variabili è strettamente collegata alle scale di misura utilizzate in statistica.
Le variabili qualitative possono essere generalmente associate a:
Le variabili quantitative possono invece essere misurate attraverso:
6. Come scegliere il metodo statistico in base alla variabile
La scelta del metodo statistico dipende dal tipo di variabile analizzata.
Esempio:
- variabili qualitative → frequenze assolute e relative, percentuali, moda, test chi-quadrato
- variabili quantitative → media, deviazione standard, varianza, correlazione, test parametrici
7. Tabella riassuntiva
| Tipo | Sottotipo | Scala di misura | Esempio | Operazioni |
|---|---|---|---|---|
| Qualitativa | Sconnessa | Nominale | Colore occhi | Frequenze |
| Qualitativa | Ordinata | Ordinale | Scala Likert | Mediana, percentili |
| Quantitativa | Discreta | Rapporti | Numero figli | Media |
| Quantitativa | Continua | Rapporti o Intervalli | Altezza | Tutte le analisi |
| Dicotomica | / | Nominale (generalmente) | Sì/No | Frequenze, correlazione tra variabili dicotomiche |
Molti software statistici (SPSS, Jamovi, JASP e R) chiedono di specificare il tipo di variabile prima di effettuare le analisi. Una classificazione errata può portare alla scelta di test statistici non appropriati.
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