per tipo di dati:
* Numerico:
* discreto: Può assumere solo valori specifici e separati (ad es. Numero di bambini, numero di auto).
* Continuo: Può assumere qualsiasi valore all'interno di un intervallo (ad es. Altezza, peso, temperatura).
* categorico:
* nominale: Le categorie non hanno un ordine intrinseco (ad es. Sesso, colore degli occhi, cibo preferito).
* Ordinale: Le categorie hanno un ordine naturale (ad es. Livello di istruzione, valutazione di soddisfazione, livello di reddito).
* booleano: Può assumere solo due valori (ad es. Vero/Falso, sì/No).
per ruolo nella ricerca:
* Variabile indipendente: La variabile che viene manipolata o modificata dal ricercatore.
* Variabile dipendente: La variabile che viene misurata o osservata in risposta alle variazioni della variabile indipendente.
* Variabile di controllo: Una variabile che viene mantenuta costante per garantire che non influisca sulla relazione tra variabili indipendenti e dipendenti.
per scala di misurazione:
* Rapporto: Ha un vero punto zero e intervalli uguali (ad es. Altezza, peso, età).
* Intervallo: Ha intervalli uguali ma nessun vero punto zero (ad es. Temperatura, punteggio QI).
* Ordinale: Le categorie hanno un ordine naturale, ma gli intervalli potrebbero non essere uguali (ad esempio, livello di istruzione, valutazione di soddisfazione).
* nominale: Le categorie non hanno un ordine intrinseco (ad es. Genere, colore degli occhi, cibo preferito).
per proprietà statistiche:
* Variabile casuale: Una variabile il cui valore è un risultato numerico di un fenomeno casuale.
* Variabile deterministica: Una variabile il cui valore è completamente determinato dai suoi input.
Altre classificazioni:
* qualitativo: Dati descrittivi e non normali (ad esempio, opinioni, esperienze).
* quantitativo: Dati numerici e possono essere misurati (ad es. Altezza, peso, età).
In sintesi, il numero di "tipi" di variabili non è fisso, ma piuttosto dipende dai criteri specifici utilizzati per la classificazione. Comprendendo i diversi modi per classificare le variabili, è possibile analizzare e interpretare meglio i dati.
