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Variabile qualitativa: che cos’è?

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Una variabile qualitativa, chiamata anche variabile categoriale, è una variabile che non è numerica. Descrive i dati che si adattano alle categorie. Ad esempio:

• Colori degli occhi (le variabili includono: blu, verde, marrone, nocciola).
• Stati (variabili includono: Florida, New Jersey, Washington).
• Razze canine (le variabili includono: Alaskan Malamute, Pastore tedesco, Siberian Husky, Shih tzu).

Queste sono tutte variabili qualitative in quanto non hanno un ordine naturale. D’altra parte, le variabili quantitative hanno un valore e possono essere aggiunte, sottratte, divise o moltiplicate.

Le razze di cani sono variabili qualitative. Quanti cani sono variabili quantitative.

Come regola generale, se è possibile applicare un qualche tipo di matematica (come l’aggiunta di), è una variabile quantitativa. Altrimenti, è qualitativo. Ad esempio, non puoi aggiungere blu+verde (a meno che tu non sia in una classe d’arte — anche se li “mescoli”, non li aggiungi!).

I numeri sono talvolta assegnati a variabili qualitative per l’analisi dei dati, ma sono ancora classificati come variabili qualitative nonostante la classificazione numerica. Ad esempio, uno studio può assegnare il numero “1” ai maschi e “2” alle femmine.

Le variabili qualitative e la scala nominale

Le variabili qualitative non sono ordinate su una scala numerica nelle statistiche, quindi vengono assegnate scale nominali. La parola ” nominale “significa” nome”, che è esattamente ciò che sono le variabili qualitative. Una scala nominale è una scala in cui nessun ordine è possibile o implicito (ad eccezione di ordine alfabetico come New York, Washington, West Virginia o Chelsea, Edimburgo, Londra). In altre parole, la scala nominale è dove i dati sono assegnati a una categoria.

Maggiori informazioni sulle variabili quantitative.

Vedi anche: variabile categoriale.

Dodge, Y.; Cox, D.; Commenges, D.; Davidson, A; Solomon, P.; e Wilson, S. (Eds.). L’Oxford Dictionary of Statistical Terms, 6a edizione. New York: Oxford University Press, 2006.

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