Quanti tipi di variabili statistiche ci sono?

Oltre la semplice dicotomia: un’esplorazione approfondita dei tipi di variabili statistiche

La distinzione tra variabili qualitative e quantitative, pur fondamentale, rappresenta solo il primo livello di una complessa tassonomia impiegata nella statistica descrittiva e inferenziale. Sebbene l’affermazione che esistano “due tipi” di variabili sia una semplificazione utile per un’introduzione al tema, una comprensione più completa richiede un’analisi più sfaccettata. La realtà è che la tipologia delle variabili si ramifica in diverse sottocategorie, ciascuna con implicazioni specifiche per la scelta delle tecniche statistiche appropriate.

Le variabili qualitative, o categoriali, come già accennato, descrivono attributi o caratteristiche che non possono essere misurate numericamente. Ma all’interno di questa categoria si cela una distinzione cruciale:

• Variabili nominali: Queste variabili rappresentano categorie senza alcun ordine intrinseco. Ad esempio, il colore degli occhi (blu, verde, marrone) o il genere (maschio, femmina) sono variabili nominali. Non esiste un modo oggettivo per ordinare queste categorie. Le operazioni matematiche non hanno senso su queste variabili.

• Variabili ordinali: A differenza delle variabili nominali, le variabili ordinali presentano un ordine gerarchico tra le categorie. Un esempio è il livello di soddisfazione (molto soddisfatto, soddisfatto, neutrale, insoddisfatto, molto insoddisfatto). Possiamo stabilire una relazione d’ordine tra le categorie, ma non possiamo quantificare la distanza tra esse. La differenza tra “molto soddisfatto” e “soddisfatto” non è necessariamente uguale alla differenza tra “soddisfatto” e “neutrale”.

Le variabili quantitative, invece, rappresentano quantità numeriche misurabili. Anche qui troviamo una suddivisione significativa:

• Variabili discrete: Queste variabili assumono solo valori interi e contano entità discrete. Il numero di studenti in una classe, il numero di auto in un parcheggio o il numero di lanci di una moneta sono esempi di variabili discrete.

• Variabili continue: Queste variabili possono assumere qualsiasi valore all’interno di un determinato intervallo, anche con un numero infinito di decimali. L’altezza di una persona, la temperatura di una stanza o il peso di un oggetto sono esempi di variabili continue. La misurazione di una variabile continua è sempre approssimata, a causa dei limiti degli strumenti di misura.

In sintesi, affermare che esistano solo due tipi di variabili statistiche è una semplificazione eccessiva. Una comprensione completa richiede la distinzione tra variabili nominali, ordinali, discrete e continue. Questa classificazione è fondamentale per la scelta delle tecniche statistiche appropriate per l’analisi dei dati, garantendo risultati significativi e interpretabili. Ignorare questa distinzione può portare a conclusioni errate e a un’analisi statistica inappropriata. La scelta del metodo analitico dipende in modo critico dalla natura della variabile in esame, sottolineando l’importanza di una comprensione approfondita della tipologia delle variabili statistiche.