Variáveis Qualitativas e Quantitativas: O que são e por que são importantes?

Você já reparou que, na análise de dados, algumas informações são numéricas, enquanto outras são descritivas? Já se perguntou por que isso faz diferença na hora de analisar seus dados?

Hoje, vamos aprender sobre variáveis qualitativas e quantitativas e entender por que separar os seus dados dessa forma é essencial para qualquer analista de dados.

O que são variáveis qualitativas e quantitativas?

Na estatística, classificamos os dados em dois grandes grupos:

• Variáveis qualitativas (ou categóricas) – quando os valores representam rótulos ou categorias.
• Variáveis quantitativas – quando os valores são numéricos e podem ser medidos.

Por exemplo:

• Se você perguntar a alguém “Qual é a sua cor favorita?”, a resposta será um valor descritivo, como vermelho, azul ou amarelo. Isso é uma variável qualitativa.
• Se você perguntar “Qual é o seu peso?”, a resposta será um valor numérico. Isso é uma variável quantitativa.

Agora, imagine que você está organizando uma festa:

• Saber quantas pessoas vão comparecer é um dado quantitativo.
• Saber quais estilos musicais elas preferem (eletrônica, rock, sertanejo ou MPB) é um dado qualitativo.

E por que essa separação é importante? Porque cada tipo de dado requer um tipo de análise diferente.

Variáveis Qualitativas: O que são e como funcionam?

As variáveis qualitativas são aquelas cujos valores representam categorias e podem ser divididas em dois grupos:

1. Variáveis Categóricas Nominais
2. Variáveis Categóricas Ordinais

Variáveis Categóricas Nominais

As variáveis nominais não exigem uma ordem natural. Elas são apenas rótulos descritivos sem uma hierarquia definida. Exemplos:

• Estado civil (solteiro, casado, divorciado)
• Cidade onde mora (São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte)
• Se pratica atividade física (sim ou não)
• Gênero musical favorito (rock, sertanejo, funk)
• Cor favorita (vermelho, azul, verde, amarelo)

Essas informações não possuem uma ordem ou peso entre si, por isso são chamadas de nominais.

Variáveis Categóricas Ordinais

As variáveis ordinais são categóricas, mas possuem uma ordem ou hierarquia. Exemplos:

• Tamanho de roupa (PP, P, M, G, GG)
• Nível de concordância (discordo, neutro, concordo)
• Confiabilidade de crédito (baixo, médio, alto)
• Nível de escolaridade (fundamental, médio, graduação, pós-graduação)
• Faixa etária (criança, jovem, adulto, idoso)

Como essas informações podem ser organizadas de forma crescente ou decrescente, elas são chamadas de categóricas ordinais.

Variáveis Quantitativas: O que são e como funcionam?

As variáveis quantitativas são aquelas cujos valores são numéricos e podem ser medidos. Elas também se dividem em dois grupos:

1. Variáveis Quantitativas Discretas
2. Variáveis Quantitativas Contínuas

Variáveis Quantitativas Discretas

São números inteiros, que podem ser contados. Exemplos:

• Quantidade de filhos (1, 2, 3)
• Número de funcionários de uma empresa
• Quantidade de livros lidos em um ano
• Número de transações financeiras por dia

Esses valores não podem ser fracionados. Por exemplo, você não pode ter 2,5 filhos, então essa é uma variável quantitativa discreta.

Variáveis Quantitativas Contínuas

São valores numéricos que podem ter casas decimais e assumir qualquer valor dentro de um intervalo. Exemplos:

• Altura de uma pessoa (1,75m, 1,82m)
• Peso de um objeto
• Temperatura de um ambiente
• Tempo de prática de atividade física (2,5 horas por semana)

Se um número pode ter valores fracionados, ele é uma variável quantitativa contínua.

Exemplo Prático: Coletando e Analisando Dados

Imagine que você quer fazer um estudo sobre gosto musical e decide criar um formulário para entrevistar pessoas. No seu questionário, você pergunta:

• “Você gosta de Rock?” (sim/não)
• “Você gosta de Funk?” (sim/não)
• “Você gosta de Sertanejo?” (sim/não)
• “Qual a sua cidade?”
• “Qual a sua idade?”
• “Quantas horas por semana em média você passa ouvindo música?”

Depois de coletar os dados, você precisa tabulá-los (ou seja, organizá-los em uma tabela).

• Cada linha representa um indivíduo.
• Cada coluna representa uma variável.

Dicas importantes:

• Colunas como Rock, Funk e Sertanejo são variáveis qualitativas nominais (sim ou não).
• A cidade também é uma variável qualitativa nominal.
• A idade é uma variável quantitativa discreta.
• O tempo médio de escuta de música é uma variável quantitativa contínua.

Por que isso é importante?

Porque as técnicas estatísticas variam de acordo com o tipo de variável.

• Variáveis qualitativas → Contagem, proporções, gráficos de barras.
• Variáveis quantitativas → Cálculo de média, desvio padrão, correlações.

Entender essa diferença é o primeiro passo para uma boa análise de dados!

Conclusão

Compreender a diferença entre variáveis qualitativas e quantitativas é importante para qualquer análise de dados. Enquanto as variáveis qualitativas ajudam a categorizar informações e identificar padrões, as variáveis quantitativas permitem medições e cálculos precisos. Saber classificá-las corretamente garante que você utilize as técnicas estatísticas adequadas, evitando erros na interpretação dos dados.

Seja no Excel, no Power BI ou em qualquer ferramenta de análise, essa distinção impacta diretamente na forma como os dados são organizados, visualizados e interpretados. Então, antes de começar qualquer análise, pergunte-se: Estou lidando com variáveis qualitativas ou quantitativas? A resposta pode fazer toda a diferença nos seus resultados!

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