Conforme Deane e Seward (2014), um conjunto de dados pode ser constituído por muitas variáveis, e as questões que podem ser exploradas e as técnicas analíticas a serem utilizadas vão depender do tipo e do número de variáveis. Considere que dois amigos estão conversando sobre os tipos de análise que podem ser realizados com cada tipo de variável. Qual opinião está correta?

Alternativa B - Independentemente do tipo de variável, é possível realizar análises descritivas e análises inferenciais.

Fundamentação Teórica

Para entender a resposta, é necessário compreender a distinção entre os tipos de variáveis na estatística e os métodos de análise aplicáveis a cada uma:

1. Variáveis Qualitativas (Categóricas): Representam atributos ou categorias (ex: cor, gênero, classe social).

• Subtipos: Nominais (sem ordem, ex: cor) e Ordinais (com ordem, ex: grau de escolaridade).
• Análises Possíveis: Tabelas de frequência, gráficos (pizza/barras), moda, mediana (para ordinais) e testes de hipóteses (inferência) como Teste Qui-Quadrado ou Teste Z para proporções.

1. Variáveis Quantitativas (Numéricas): Representam quantidades mensuráveis (ex: altura, salário, temperatura).

• Subtipos: Discretas (contagem) e Contínuas (medição).
• Análises Possíveis: Média, desvio padrão, histogramas e testes paramétricos (t-teste, ANOVA) ou não-paramétricos.

Análise das Alternativas

Vamos examinar por que a alternativa B é a correta e as demais estão incorretas:

• (A) Incorreta: Variáveis qualitativas não fornecem exclusivamente tabelas. Elas geram gráficos (como diagramas de barras ou de setores/pizza) que são essenciais para a visualização dos dados.
• (B) Correta: Esta é a definição mais abrangente e correta.
• Análise Descritiva: Resume os dados (frequências para qualitativas, média para quantitativas).
• Análise Inferencial: Generaliza conclusões para uma população baseada em amostras. Existem testes específicos para dados qualitativos (ex: proporções) e para quantitativos (ex: médias). Portanto, a estatística permite ambas as análises em qualquer tipo de variável.
• (C) Incorreta: Embora variáveis nominais tenham limitações (não permitem média ou mediana), elas permitem o cálculo de moda, percentuais e proporções, além de permitir testes inferenciais (como o Teste Qui-Quadrado). A palavra "apenas" restringe indevidamente as possibilidades.
• (D) Incorreta: Variáveis ordinais possuem ordem, mas não garantem distâncias iguais entre os valores. Por isso, não atendem aos pressupostos de normalidade necessários para testes paramétricos. Para ordinais, utilizam-se predominantemente testes não-paramétricos (ex: Teste de Mann-Whitney).
• (E) Incorreta: As variáveis quantitativas são a base da maioria dos testes estatísticos avançados (regressão, correlação, t-teste). Dizer que somente as qualitativas fornecem inferência é factualmente errado.

Conclusão

A estatística é uma ferramenta versátil. Enquanto o tipo de cálculo muda (frequência vs. média), a capacidade de descrever o fenômeno (descritiva) e tirar conclusões generalizadas (inferencial) aplica-se a todos os tipos de dados disponíveis.

Portanto, a alternativa B é a resposta correta.