Variáveis em pesquisa quantitativa
Em pesquisa quantitativa, variável é um conceito que representa uma característica ou propriedade que pode ser medida ou observada em um estudo. É uma unidade de análise que pode assumir diferentes valores ou categorias.
Dependendo do contexto, as variáveis podem ser de diferentes tipos. Vejamos alguns deles.
Tipos de variáveis de acordo com a relação com outras variáveis
Ao realizarmos estudos explicativos ou que implicam causalidade, as variáveis podem ser divididas em independentes, dependentes e intervenientes.
Variável independente = É aquela que é manipulada ou controlada pelo pesquisador para observar seu efeito sobre outras variáveis.
Variável dependente = É aquela que é medida ou observada para determinar seu relacionamento com a variável independente.
Caso um pesquisador realize um experimento para saber se o tempo de estudo para uma prova está relacionado com a nota da prova, o tempo de estudo será sua variável independente, enquanto a nota na prova, a variável dependente.
Variável interveniente = É uma variável que pode influenciar os resultados de uma relação entre uma variável independente e uma variável dependente, sem estar diretamente relacionada com o objetivo do estudo. Em outras palavras, é uma variável que pode introduzir confusão ou viés nos resultados de uma análise, tornando difícil a interpretação correta dos efeitos da variável independente sobre a variável dependente.
No exemplo acima, as variáveis “habilidades de aprendizado”, “nível de ansiedade” e “nível de conhecimento prévio” podem ser consideradas intervenientes, uma vez que podem influenciar a relação entre horas de estudo e nota na prova.
As variáveis intervenientes podem ser divididas em mediadoras e moderadoras.
Variáveis Mediadoras: Explicam ou mediam a relação entre uma variável independente e uma variável dependente. Em outras palavras, uma variável mediadora é aquela que está na cadeia causal entre a variável independente e a variável dependente, transmitindo ou medindo o efeito dessa relação. Ela é uma variável intermediária que explica como ou por que a variável independente influencia a variável dependente. Para estabelecer uma relação mediada, é necessário realizar análises específicas, como análise de mediação, para testar se a variável mediadora está de fato explicando a relação entre a variável independente e a variável dependente.
Variáveis Moderadoras: São variáveis que influenciam a força ou direção da relação entre uma variável independente e uma variável dependente. Em outras palavras, uma variável moderadora modifica ou condiciona a relação entre a variável independente e a variável dependente, tornando-a mais forte, mais fraca, ou alterando a direção da relação. Para testar se uma variável é moderadora, é necessário realizar uma análise de moderação, para examinar como a relação entre as variáveis muda em função dos diferentes níveis da variável moderadora.
Variáveis segundo níveis de mensuração
Níveis de mensuração, também conhecidos como escalas de mensuração, são categorias ou classificações que indicam a natureza e o tipo de informações que podem ser obtidas a partir de uma variável em um estudo de pesquisa. Os níveis de mensuração estão relacionados com a forma como os dados são coletados, organizados e analisados, e podem influenciar as técnicas estatísticas adequadas para a análise dos dados.
Nominal: Neste nível, as variáveis são categorizadas ou classificadas em grupos ou categorias exclusivas, sem qualquer ordem ou relação numérica entre as categorias. Exemplos de variáveis nominais incluem sexo (masculino/feminino), estado civil (solteiro/casado/divorciado), e cor dos olhos (azul/verde/castanho).
Ordinal: Neste nível, as variáveis possuem uma ordem ou hierarquia entre as categorias, mas não é possível realizar operações matemáticas ou determinar a magnitude das diferenças entre as categorias. Exemplos de variáveis ordinais incluem classificação de satisfação (muito insatisfeito/insatisfeito/neutro/satisfeito/muito satisfeito), nível de escolaridade (fundamental/médio/superior), e nível socioeconômico (baixo/médio/alto).
Intervalar: Neste nível, as variáveis possuem uma ordem numérica e é possível determinar a magnitude das diferenças entre os valores, mas não existe um zero absoluto. Isso significa que a ausência de valor zero não implica a ausência da característica em estudo. Exemplos de variáveis intervalares incluem temperatura em graus Celsius, pontuação em escalas de avaliação psicológica e anos calendário.
Razão: Neste nível, as variáveis possuem uma ordem numérica, é possível determinar a magnitude das diferenças entre os valores e existe um zero absoluto que representa a ausência da característica em estudo. Isso permite a realização de operações matemáticas, como adição e multiplicação, nos dados. Exemplos de variáveis racionais incluem peso em quilogramas, altura em metros, renda em reais e tempo em minutos.
Variáveis qualitativas e quantitativas
As variáveis também podem ser divididas em qualitativas (ou categóricas) ou quantitativas (ou numéricas). Variáveis qualitativas são aquelas que representam características ou atributos que não podem ser quantificados numericamente, como gênero, cor dos olhos ou estado civil. Variáveis quantitativas, por outro lado, são aquelas que podem ser medidas numericamente, como idade, altura, salário ou pontuação em um teste.
Variáveis discretas e contínuas
Variáveis Contínuas: São variáveis que podem assumir uma gama infinita de valores dentro de um intervalo específico, sem restrições discretas. Em outras palavras, os valores possíveis de uma variável contínua formam um continuum e podem assumir qualquer valor em uma escala de medida. Exemplos de variáveis contínuas incluem idade, altura, peso, tempo de duração, temperatura em graus Celsius, renda em reais, e pontuação em testes de aptidão ou habilidade.
Variáveis Discretas: São variáveis que podem assumir apenas valores isolados e específicos, geralmente números inteiros. Em outras palavras, os valores possíveis de uma variável discreta são distintos e separados, sem formar um continuum. Exemplos de variáveis discretas incluem número de irmãos, quantidade de itens comprados, número de falhas em um processo de produção e número de gols marcados em uma partida de futebol.
Conclusões
Neste post você aprendeu os diferentes tipos de variáveis. As variáveis em pesquisa quantitativa são fundamentais para a coleta, análise e interpretação de dados em estudos de pesquisa e desempenham um papel importante na compreensão das relações entre diferentes fenômenos e na formulação de conclusões e inferências com base nos dados coletados.
Se estiver precisando de ajuda para analisar dados quantitativos ou outras atividades acadêmicas, você pode contatar a Beta Consultoria e Assessoria através do e-mail beta.consultac@gmail.com