efter datatyp:
* numerisk:
* diskret: Kan bara ta på sig specifika, separata värden (t.ex. antal barn, antal bilar).
* kontinuerligt: Kan ta valfritt värde inom ett intervall (t.ex. höjd, vikt, temperatur).
* kategoriskt:
* nominellt: Kategorier har ingen inneboende ordning (t.ex. kön, ögonfärg, favoritmat).
* Ordinal: Kategorier har en naturlig ordning (t.ex. utbildningsnivå, tillfredsställelse, inkomstnivå).
* boolean: Kan bara ta på sig två värden (t.ex. sant/falsk, ja/nej).
efter roll i forskning:
* Oberoende variabel: Variabeln som manipuleras eller förändras av forskaren.
* Beroende variabel: Variabeln som mäts eller observeras som svar på förändringar i den oberoende variabeln.
* Kontrollvariabel: En variabel som hålls konstant för att säkerställa att den inte påverkar förhållandet mellan de oberoende och beroende variablerna.
efter mätskala:
* Ratio: Har en riktig nollpunkt och lika intervall (t.ex. höjd, vikt, ålder).
* intervall: Har lika intervaller men ingen riktig nollpunkt (t.ex. temperatur, IQ -poäng).
* ordinal: Kategorier har en naturlig ordning, men intervaller kanske inte är lika (t.ex. utbildningsnivå, tillfredsställelse).
* nominellt: Kategorier har ingen inneboende ordning (t.ex. kön, ögonfärg, favoritmat).
efter statistiska egenskaper:
* slumpmässig variabel: En variabel vars värde är ett numeriskt resultat av ett slumpmässigt fenomen.
* deterministisk variabel: En variabel vars värde helt bestäms av dess ingångar.
Andra klassificeringar:
* Kvalitativ: Data som är beskrivande och icke-numeriska (t.ex. åsikter, erfarenheter).
* Kvantitativ: Data som är numeriska och kan mätas (t.ex. höjd, vikt, ålder).
Sammanfattningsvis är antalet "typer" av variabler inte fast, utan beror snarare på de specifika kriterierna som används för klassificering. Genom att förstå de olika sätten att kategorisera variabler kan du bättre analysera och tolka data.
