Variáveis contínuas e discretas.

    Grandezas como comprimento, área, volume, peso, tempo, proporções, porcentagens, ângulos, valores das funções trigonométricas, temperatura, etc., que num determinado intervalo podem tomar quaisquer valores, sejam estes inteiros ou fracionários, são chamadas variáveis contínuas.
    Mas grandezas outras, tais como a contagem de pessoas, a soma do número de pontos no lançamento simultâneo de três dados, o número de culturas bacterianas positivas, o número de respostas sim, ou de respostas não, o número de gols por rodada de um campeonato de futebol, e assim por diante, não admitem valores fracionários, e por isso são denominadas variáveis discretas, ou seja, variáveis que só podem variar por unidades inteiras.
    Todavia, no mesmo exemplo dos gols em partidas de futebol (por exemplo), a média de gols por partida de cada equipe é uma variável contínua, porque a média pode tomar valores intermediários, fracionários, ao passo que o número de gols, pura e simplesmente não admite fragmentos de gols, que devem ser contados por unidades inteiras, sendo pois, neste caso, uma variável discreta.
    Esses tipos de variáveis podem ambos ser utilizados em Estatística, mas o simples fato de a variável de um experimento pertencer a um ou outro tipo já constitui um fator de seleção para a indicação de um ou de outro grupo de testes. É preciso pois definir também em qual desses grupos a variável de um experimento se encaixa.

Variáveis ordenadas.

    Mas os tipos de variáveis não se esgotam com esses dois, que na verdade são os mais comuns porém não os únicos. De fato, pesquisas existem em que a única característica dos dados experimentais que poderia ser usada para classificá-los é o fato de eles poderem ser ordenados, de forma crescente ou decrescente. É o caso, por exemplo, de um experimento em que se queira avaliar a intensidade dolorosa, ou a positividade de um teste para sífilis ou qualquer outra doença, usando grupos de sinais (+) para graduar a dor ou a positividade do teste: (++++) maior que (+++) maior que (++) maior que (+), além do caso negativo (-).

Os escores (variáveis subjetivas).

    Um recurso muito usado nesse caso para quantificar os dados é substituir os sinais por números: 4, 3, 2, 1 e 0. Esse tipo de graduação (ou de notas, ou de escores) é também bastante usado, quando os dados experimentais traduzem apenas uma impressão subjetiva ou a opinião pessoal — visual, por exemplo — de um grupo de observadores a respeito de um fenômeno qualquer que esteja sendo estudado. Na opinião do autor destas linhas os escores, dada a sua natureza subjetiva, não é uma variável muito forte, mas situações e tipos de pesquisa há em que não há alternativa senão usá-los.

Variáveis nominais.

    Além disso, as variáveis podem ser também nominais, como em experimentos que envolvem perguntas que só admitem duas respostas: sim ou não. Também neste caso, os dados nominais acabam se tornando numéricos quando se consideram o número de respostas sim e o de respostas não. Isso significa que, mesmo quando a pesquisa envolve dados de natureza apenas qualitativa, esses dados terão forçosamente de ser transformados em dados quantitativos, para poderem ser analisados estatisticamente.

Dependência ou independência dos dados.

    Outra característica importante dos dados experimentais, que deve ser levada em conta, é se eles são independentes ou vinculados (dependentes), que serão comentados mais adiante, com maiores detalhes.

O terceiro passo.

    É necessário, pois, saber também, desde o início da pesquisa, quais as características e qual o tipo de variável utilizado, porque essas informações irão sem dúvida condicionar o uso de um ou de outro grupo de testes estatísticos, por ocasião do tratamento dos dados experimentais, com vistas à interpretação correta dos resultados da pesquisa.
    Este seria portanto o terceiro passo de nosso roteiro para o planejamento estatístico: