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Quais são as variáveis?

É fundamental de nir quais são as variáveis, pois estas descre- vem as características a medir. A primeira de nição é conceptual. Por exemplo, se quisermos saber quantos “fumadores” existem numa população, temos primeiro que de nir o que é, no nosso estudo, ser “fumador”: alguém que fume 1 cigarro por dia ou al- guém que fume 1 maço de cigarros por dia?

Como se classi cam?

Variáveis qualitativas: São também chamadas de categóricas. Permitem a classi cação dos indivíduos em categorias (ex. sexo masculino ou feminino; olhos verdes, azuis ou castanhos). Variáveis quantitativas: Têm carácter quantitativo, ou seja, são nu- méricas, e podem ser classi cadas de dois modos: a) Contínuas: Podem assumir qualquer valor e dependem da precisão do ins- trumento de medição (ex. peso); b) Descontínuas ou discretas: Podem assumir apenas valores inteiros, sem valores intermédios (ex. número de pro ssionais de um hospital).

Salienta-se que:

Nem todas as variáveis representadas por números são quan- •

titativas (ex. o número do telefone);

Uma variável quantitativa pode ser tratada qualitativamente •

(ex. a variável idade, em anos, é quantitativa, mas se for infor- mada apenas a faixa etária - 0 a 1 anos, 10 a 20 anos, etc., será qualitativa);

Uma variável qualitativa pode ser registada de uma forma •

“quantitativa” (ex. o sexo do indivíduo registado como 0 se feminino ou 1 se masculino); isto não signi ca que passou a ser quantitativa.

Qual é a escala de medição?

Do ponto de vista operacional, há que de nir agora a escala de medição. Suponhamos que pretendemos estudar o hábito de fumar e que queremos saber quantos fumadores existem numa população. Qual será a escala? Serão constituídos 2 grupos, fuma- dores e não fumadores? Ou serão contados o número de cigarros fumados por dia?

De uma forma geral, as variáveis quantitativas são melhores que as qualitativas e as variáveis qualitativas ordinais são melhores que as nominais, porque incluem mais informação e permitem a aplicação de provas estatísticas mais potentes.

Classi cação das variáveis, quanto à escala de medição

De acordo com a escala de medição, as variáveis podem ser clas- si cadas em 3 tipos:

Variáveis qualitativas nominais: Os dados podem ser distribuídos

em categorias mutuamente exclusivas. Os seus valores só são registados como nomes, só permitindo classi cação qualitati- va e não existindo ordem entre as categorias existentes. Assim, pode-se dizer que 2 indivíduos são diferentes em termos da va- riável analisada, mas não se pode dizer qual deles “tem mais” da qualidade representada pela variável. (ex. sexo, cor dos olhos, etc.). Para estas variáveis, podemos fazer o estudo das propor- ções e aplicar o teste de Qui-quadrado.

Variáveis qualitativas ordinais: Os dados podem ser distribuídos

em categorias mutuamente exclusivas, com ordenação natural (ex. mês de observação – Janeiro, Fevereiro, ..., Dezembro; ten- são arterial, quando avaliada em 3 níveis – hipotenso, normo- tenso, hipertenso). Para este tipo de variáveis podemos fazer tudo quanto é possível fazer para as variáveis nominais, mas também podemos calcular medianas, quartis e modas, e apli- car o Kruskal-Wallis, a regressão logística e outros testes não paramétricos.

Variáveis quantitativas intervalares: Os seus valores são medidos

numa escala métrica e os dados são expressos por números. Per- mitem ordenar os valores que estão a ser medidos, mas também possibilitam quanti car e comparar o tamanho das diferenças entre eles. Incluem mais informação e permitem que sejam apli- cadas provas estatísticas mais potentes (ex. peso, em quilos). Para estas variáveis podemos fazer tudo quanto é possível fazer para as variáveis nominais e ordinais, mas também estudar as médias, desvios-padrão, e aplicar o ANOVA, a correlação e re- gressão linear, etc.

Como se vai proceder à medição?

De nir o procedimento para a medição das variáveis é muito im- portante porque in uencia a qualidade da medição: problemas relacionados com a precisão e exactidão do nosso método podem traduzir-se futuramente em viéses de informação (ex. no caso da variável peso, usaremos uma balança? Que balança? Quantas pe- sagens faremos? Quem as vai fazer?)

Como se posiciona cada variável no desenho do estudo?

Quando queremos testar hipóteses, o que só é possível em estu- dos experimentais ou observacionais analíticos, é útil dividir as variáveis, segundo as nossas hipóteses de estudo, em variáveis independentes (explicativas, de exposição, ou preditivas), variá- veis dependentes (de resposta, ou de resultado) e variáveis con- fundidoras (ou modi cadoras).

Classi cação das variáveis, quanto à dependência

Variáveis independentes (explicativas, de exposição, ou predi- •

tivas): Variáveis introduzidas propositadamente, para estudar a sua in uência no comportamento de outras variáveis. Variáveis dependentes (de resposta ou de resultado): Variáveis •

cujo comportamento se quer avaliar, em função das variáveis independentes (os resultados obtidos em estudos experimen- tais são variáveis dependentes).

Ex. Se for comparado o valor da hemoglobina de homens e mu- lheres, o sexo pode ser considerado como variável indepen- dente e o valor da hemoglobina como a variável dependente. Variáveis confundidoras (ou modi cadoras): Não são objecto •

do estudo, mas interferem no resultado e devem ser cuidado- samente controladas.

Ex. O número de mulheres grávidas na amostra pode ser uma variável confundidora, porque a gravidez condiciona frequen- temente anemia.

Qual é a relação entre as variáveis?

É muito importante fazer um desenho que clari que a relação destas variáveis.

Classi cação das variáveis, quanto ao seu efeito

Variáveis moderadoras: Auxiliam na ocorrência de determina- •

do efeito (da mesma forma que as independentes), mas são consideradas secundárias.

Variáveis intervenientes: Ampliam, diminuem ou anulam o efeito •

das variáveis independentes sobre as dependentes. Não podem ser controladas. São consideradas causas da variável dependente. Variáveis antecedentes: São as causas do problema que origi- •