Tipos de variáveis em uma investigação: quais são as principais?

Neste artigo, falaremos sobre os diferentes tipos de variáveis em uma investigação. Identificá-los definitivamente facilitará o processo de pesquisa. No entanto, antes de começar a listá-los, definiremos o que é uma variável.

Uma variável de pesquisa ou variável de estudo é um termo usado para se referir a qualquer tipo de relação de causa e efeito.

Em termos gerais, uma variável representa um atributo mensurável que muda ao longo de um experimento, verificando os resultados. Esses atributos têm medidas diferentes, dependendo das variáveis, do contexto do estudo ou dos limites que os pesquisadores consideram.

Tipos de variáveis em uma investigação

Imagine que você está conduzindo uma pesquisa sobre o impacto de diferentes tipos de fertilizantes no crescimento de plantas. Neste cenário, as variáveis seriam os ingredientes-chave: o tipo de fertilizante usado e a taxa de crescimento das plantas. As variáveis podem ser numerosas e variadas, e são a base sobre a qual toda a pesquisa é construída.

Mas por que as variáveis são tão importantes? Aqui estão algumas razões cruciais:

Medição e Análise: As variáveis fornecem os elementos que você medirá e analisará em sua pesquisa. Elas permitem que você colete dados, faça comparações e tire conclusões significativas.
Controle Experimental: Em experimentos, as variáveis são usadas para manipular o ambiente e entender as relações de causa e efeito. Ao controlar variáveis específicas, é possível isolar os fatores que estão sendo estudados.
Generalização e Aplicabilidade: Através da análise de variáveis, os resultados da pesquisa podem ser generalizados e aplicados a situações mais amplas, proporcionando insights valiosos para a sociedade, negócios e tomadores de decisão.
Validade e Confiabilidade: O uso adequado de variáveis ajuda a garantir a validade e a confiabilidade de uma pesquisa. Isso significa que os resultados são precisos e podem ser confiados como representações fiéis da realidade.
Adaptação a Diferentes Campos: Variáveis são uma parte essencial de todas as disciplinas, desde a medicina até a economia, passando pela psicologia e ciências sociais. Elas são uma linguagem comum que permite a comunicação e o progresso em diversos campos de estudo.

Em seguida, temos para você a classificação dos diferentes tipos de variáveis em uma investigação.

Tipos de variáveis de acordo com a operabilidade

As variáveis operacionais estão entre as mais populares para uma investigação, pois é possível atribuir um valor numérico a elas e operar com elas. Esses tipos de variáveis são classificados em:

1. Variáveis qualitativas

As variáveis qualitativas também são conhecidas como variáveis categóricas. Caracteriza-se por não usar valores numéricos, mas descreve os dados por categorias ou características sem uma ordem natural.

Variáveis qualitativas podem ser:

Dicotômico: Esse tipo de variável permite apenas dois valores possíveis, por exemplo “sim ou não” “para cima ou para baixo”.
Politômica: Permitem a existência de vários valores, dos quais um pode ser selecionado e os outros omitidos.

Aqui estão as duas principais subcategorias de variáveis qualitativas:

Variáveis Nominais: As variáveis nominais são usadas para categorizar itens ou indivíduos em grupos distintos, onde não existe uma ordem específica entre essas categorias. Por exemplo, ao estudar preferências alimentares, as categorias podem incluir “vegetariano”, “vegano”, “carnívoro”, etc. Não há hierarquia entre essas categorias; elas são apenas rótulos distintos.
Variáveis Ordinais: Ao contrário das variáveis nominais, as variáveis ordinais têm categorias que podem ser ordenadas ou classificadas de alguma forma, mas a diferença entre essas categorias não é quantitativa. Por exemplo, ao coletar dados sobre o nível de satisfação do cliente, você pode usar categorias como “muito insatisfeito”, “insatisfeito”, “neutro”, “satisfeito” e “muito satisfeito”. Embora essas categorias estejam em uma ordem específica, a distância entre elas não é uniforme ou mensurável numericamente.

Utilização em Investigações: As variáveis qualitativas, sejam nominais ou ordinais, desempenham um papel crucial em muitas investigações. Aqui estão algumas maneiras comuns de como são usadas:

Segmentação de Dados: Em pesquisas de mercado, variáveis qualitativas são frequentemente usadas para segmentar grupos de consumidores com base em características demográficas, como gênero, idade, educação, etc.
Análise de Preferências: Ao estudar preferências de consumidores, pesquisadores podem usar variáveis qualitativas para categorizar produtos, serviços ou opções em grupos específicos.
Avaliação de Opiniões: Variáveis ordinais são frequentemente usadas para medir a opinião ou a atitude das pessoas em relação a um determinado tópico, permitindo a classificação em uma escala de satisfação, concordância ou importância.
Pesquisas Sociais e Psicológicas: Variáveis qualitativas são cruciais para investigações em psicologia, sociologia e outras disciplinas que exploram características humanas subjetivas.
Classificação de Categorias: Em estudos médicos, variáveis qualitativas podem ser usadas para classificar pacientes em diferentes grupos diagnósticos, como “doença cardíaca” ou “câncer de pulmão”.
Análise de Dados Categóricos: Em estatísticas, as variáveis qualitativas são usadas para analisar dados categóricos, que não podem ser quantificados numericamente.

2. Variáveis quantitativas

As variáveis quantitativas são numéricas, ou seja, representam uma quantidade mensurável.

As variáveis quantitativas são classificadas como:

Discreta: são as variáveis que não permitem o uso de valores intermediários ou decimais.
Contínua: Neste tipo de variáveis podem ser encontrados valores intermediários.

Variáveis Quantitativas Contínuas: As variáveis quantitativas contínuas são aquelas que podem assumir um número infinito de valores dentro de um intervalo específico. Não há interrupções ou lacunas nos valores possíveis. Alguns exemplos comuns incluem idade, altura, temperatura e peso. Para medir e analisar essas variáveis:

Medição: Variáveis contínuas são medidas usando instrumentos de precisão, como régua, termômetro ou balança. Os valores são normalmente expressos em números decimais.
Análise: Para análise estatística, métodos como a média, a mediana e a variância são usados para resumir os dados. Gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de densidade são frequentemente usados para visualizar a distribuição dos dados.

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Variáveis Quantitativas Discretas: As variáveis quantitativas discretas são aquelas que podem assumir apenas um conjunto finito ou contável de valores. Em outras palavras, há interrupções nos valores possíveis. Exemplos incluem o número de filhos em uma família, o número de carros em um estacionamento ou o número de lados em um dado. Para medir e analisar essas variáveis:

Medição: Variáveis discretas são contadas ou contabilizadas. Os valores são inteiros não negativos.
Análise: A análise de variáveis discretas envolve frequentemente o uso de tabelas de frequência e gráficos de barras ou gráficos de setores para representar os dados. Medidas como a moda (valor mais frequente) e medidas de dispersão, como o desvio padrão, também podem ser usadas.

Utilização em Investigações: As variáveis quantitativas são amplamente utilizadas em uma variedade de campos, incluindo ciências naturais, ciências sociais, economia, saúde e muito mais. Elas são fundamentais para:

Estabelecer Relações Causais: Variáveis quantitativas são frequentemente usadas para identificar relações de causa e efeito entre variáveis. Por exemplo, a relação entre a quantidade de horas de estudo e o desempenho acadêmico.
Tomada de Decisões Baseadas em Dados: Empresas e organizações usam variáveis quantitativas para tomar decisões informadas, como prever demanda de produtos ou avaliar o desempenho financeiro.
Pesquisas Científicas: Nas ciências naturais e sociais, as variáveis quantitativas são cruciais para experimentos, estudos longitudinais e análises estatísticas.
Análises de Mercado: Em pesquisas de mercado, variáveis quantitativas são usadas para entender o comportamento do consumidor, avaliar a eficácia de campanhas publicitárias e muito mais.

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Tipos de variáveis de acordo com a relação com outras variáveis

Existem diferentes tipos de variáveis em uma investigação que são estabelecidas graças ao seu relacionamento com outras pessoas. Mesmo, um elemento pode ser de um tipo de variável e pertencer a outro, dependendo do estudo realizado.

1.Variáveis dependentes

As variáveis dependentes são um componente vital de qualquer pesquisa ou estudo, pois representam os resultados, efeitos ou fenômenos que os pesquisadores desejam investigar. Neste tópico, exploraremos o conceito de variáveis dependentes, bem como como elas são influenciadas pelas variáveis independentes, juntamente com novos exemplos para ilustrar esses conceitos.

Variáveis Dependentes: Uma variável dependente é aquela que está sujeita a mudanças, e sua variação é o foco da investigação. Em outras palavras, a variável dependente é o que você está tentando medir, observar ou entender em seu estudo. Ela depende das ações ou condições que você manipula ou controla nas variáveis independentes.

Influência das Variáveis Independentes: As variáveis independentes são aquelas que os pesquisadores manipulam ou analisam para entender como elas afetam a variável dependente. A relação entre as variáveis independentes e dependentes é central para o método científico e pode assumir diferentes formas:

Relação Causal: Nesse tipo de relação, a variável independente é considerada a causa direta que afeta a variável dependente. Por exemplo, em um estudo sobre o efeito de um medicamento (variável independente) na redução da pressão arterial (variável dependente), acredita-se que o medicamento cause uma mudança na pressão arterial. Leia mais: O que é pesquisa causal?
Relação Correlacional: Aqui, as variáveis independentes e dependentes estão relacionadas, mas não necessariamente há uma relação de causa e efeito entre elas. Por exemplo, pode haver uma correlação positiva entre o tempo gasto estudando (variável independente) e as notas obtidas em um exame (variável dependente), mas isso não implica que estudar cause necessariamente melhores notas.
Relação Associativa: Às vezes, as variáveis independentes e dependentes estão associadas, mas a relação é complexa e influenciada por outros fatores. Por exemplo, ao analisar a associação entre o consumo de fast food (variável independente) e a obesidade (variável dependente), muitos outros fatores, como atividade física e genética, também desempenham um papel.

Exemplos de Variáveis Dependentes:

Taxa de Desemprego: Em economia, a taxa de desemprego é uma variável dependente influenciada por variáveis independentes, como políticas governamentais, atividade econômica e mudanças no mercado de trabalho.
Nível de Satisfação do Cliente: Em pesquisas de mercado, o nível de satisfação do cliente é uma variável dependente que pode ser influenciada por variáveis independentes, como qualidade do produto, atendimento ao cliente e preço.
Desempenho Escolar: Em educação, o desempenho acadêmico de estudantes é uma variável dependente que pode ser afetada por variáveis independentes, como métodos de ensino, nível de suporte dos pais e tamanho da turma.
Taxa de Criminalidade: Na criminologia, a taxa de criminalidade em uma área é uma variável dependente que pode ser influenciada por variáveis independentes, como policiamento, níveis de pobreza e educação.
Índice de Poluição do Ar: Na pesquisa ambiental, o índice de poluição do ar é uma variável dependente que pode ser afetada por variáveis independentes, como emissões de veículos, regulamentações ambientais e condições climáticas.

2. Variáveis independentes

As variáveis independentes são elementos-chave em pesquisas e estudos científicos. Elas são as condições ou fatores que os pesquisadores manipulam, observam ou controlam para avaliar seu impacto sobre as variáveis dependentes. Vamos explorar o que são as variáveis independentes, sua função na pesquisa e apresentar exemplos em diversas áreas do conhecimento.

Variáveis Independentes: As variáveis independentes são aquelas que os pesquisadores podem alterar ou selecionar deliberadamente em um estudo. Elas são chamadas de “independentes” porque sua variação não depende de outros fatores no contexto do estudo. Em vez disso, elas são manipuladas ou observadas para determinar como afetam as variáveis dependentes.

Função na Pesquisa: As variáveis independentes têm várias funções essenciais na pesquisa:

Manipulação e Controle: Elas permitem que os pesquisadores exerçam controle sobre as condições do estudo para verificar como diferentes configurações afetam os resultados.
Causalidade: Ao manipular variáveis independentes, os pesquisadores podem investigar relações de causa e efeito entre essas variáveis e as variáveis dependentes.
Exploração e Descoberta: Em pesquisa exploratória, as variáveis independentes são usadas para examinar o impacto de fatores desconhecidos ou pouco estudados em uma variável dependente.
Análise de Diferenças: Elas são frequentemente usadas para comparar grupos ou condições diferentes para identificar diferenças significativas.
Predição e Modelagem: Em estudos de modelagem, as variáveis independentes são usadas para prever ou estimar os valores das variáveis dependentes.

Exemplos de Variáveis Independentes em Diferentes Áreas:

Medicina: Em um estudo sobre a eficácia de um novo medicamento, a dose do medicamento é uma variável independente que os pesquisadores podem controlar.
Educação: Em pesquisas sobre o impacto de diferentes métodos de ensino, o método de ensino utilizado (tradicional, ensino online, ensino prático) é uma variável independente.
Economia: Em análises econômicas, a taxa de juros definida pelo banco central é uma variável independente que influencia o comportamento dos mercados financeiros e da economia em geral.
Psicologia: Em estudos de psicologia, a exposição a um estímulo específico, como um vídeo emocional, pode ser uma variável independente que afeta as respostas emocionais dos participantes.
Meio Ambiente: Na pesquisa ambiental, a quantidade de poluentes liberados por uma fábrica é uma variável independente que afeta a qualidade do ar e a saúde pública.
Marketing: Em pesquisas de mercado, o preço de um produto, a promoção de vendas e a embalagem são variáveis independentes que podem influenciar o comportamento do consumidor.
Ciências Sociais: Em estudos sociológicos, a educação formal (anos de escolaridade) é uma variável independente frequentemente utilizada para entender seu impacto em resultados sociais, como renda e ocupação.
Tecnologia: Em pesquisas de tecnologia, a presença ou ausência de um recurso específico em um aplicativo de software pode ser uma variável independente que afeta a usabilidade do aplicativo.

3.Variáveis moderadoras

Este tipo de variable se encarga de cambiar el efecto o la relación que existe entre la variable dependiente y la variable independiente.

4. Variáveis estranhas

Eles são o tipo de variáveis que não são consideradas durante uma investigação, mas que de alguma forma afetam o resultado.

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Tipos de variáveis de acordo com sua escala

Esta é a última das variáveis em uma investigação. Possuem características diferentes e são responsáveis por comparar as informações obtidas.

Variável nominal

A escala nominal é usada para nomear ou rotular variáveis, sem nenhum valor quantitativo, portanto, não possui uma ordem e não permite operações matemáticas.

Variável ordinal

A escala ordinal é um tipo de variável em que a ordem dos valores é importante e significativa, mas as diferenças entre cada uma não são realmente conhecidas.

Variável de intervalo

A escala de intervalo são escalas numéricas nas quais conhecemos a ordem e as diferenças exatas entre os valores.

Variável de razão

Essa escala de proporção informa a ordem e o valor exato entre as unidades. Possuem um zero absoluto, o que permite que uma ampla gama de estatísticas descritivas e inferenciais seja aplicada.

Conhecer os tipos de variáveis em uma investigação permite um estudo fácil de medir. No entanto, os pesquisadores não devem se limitar a entender um fenômeno. É necessário ter uma postura crítica para não cometer erros nos resultados.