Le variabili numeriche quantitative ci permettono di fare dei calcoli aritmetici e statistici utilizzando formule basate fondamentalmente sull'aritmetica. La variabile si dice discreta se può assumere solo valori interi, o continua se può assumere qualsiasi valore. Media, Moda e Mediana sono misure di tendenza centrale : la media è il valore che si ottiene addizionando tra loro i dati e dividendo la somma ottenuta per il numero dei dati stessi; la mediana è il valore centrale in una serie di dati disposti in ordine crescente o decrescente; la moda è quel valore che si presenta con maggiore frequenza. Tuttavia, solo con la media non ho un' idea di quella che è la distribuzione dei dai, occorre una misura di dispersione, la più utilizzata è la deviazione standard. Ogni osservazione ha infatti uno scostamento dalla media,che può essere pari a 0 se l'osservazione ha lo stesso valore della media, negativo se l'osservazione ha un valore più piccolo di quello della media, positivo se ha un valore più grande di quello della media. Se sommassimo queste differenze, gli scostamenti negativi si compenserebbero esattamente con gli scostamenti positivi e la loro somma sarebbe pari a zero per questo motivo per calcolare la deviazione standard si usano i quadrati degli scostamenti. Elevando al quadrato uno scostamento è possibile sommare sia gli scarti positivi a quelli negativi senza che i segni (+;-) influenzino il risultato rendendolo nullo. Quest' operazione prende il nome di devianza. La media delle deviazioni quadratiche prende invece il nome di varianza. Infine vi è il range, ovvero la differenza tra il valore massimo e il valore minimo di una distribuzione.

Le variabili qualitative possono essere binarie o categoriche a seconda che possiamo esprimere o no un senso di progressione e vanno trattate diversamente perchè non permettono di fare dei calcoli, o meglio non ha senso trattarle utilizzando formule basate su calcoli aritmetici. Esempio: ho 20 soggetti di cui è stata riportata la glicemia (variabile numerica continua), il sesso, espresso come "sesso codifica" perchè molti programmi di analisi statistica lavorano solo con le variabili numeriche quindi il sesso maschile è indicato con "1" mentre il sesso femminile con "2", la terapia, espressa come "terapia codifica" che ,a differenza del sesso codifica, mi permette di categorizzare il tipo di terapia assegnato che ad es. è più complessa nel caso dei farmaci orali rispetto alla sola dieta ipoglicemica. Inoltre il sesso può essere anche indicato con la frequeza relativa (il 50% dei partecipanti sono uomini) o con la frequenza assoluta (10 su 20 soggetti sono uomini). Se però devo fare un confronto, utilizzerò la frequenza relativa.

2 gruppi : Test t per dati indipendenti;

Stesso gruppo, pima e dopo: Test t per dati appaiati;

Test t: = differenza tra le medie campionarie/ errore standard della differenza tra le medie campionarie.mario

3 o più gruppi : Analisi della varianza;

Associazione tra 2 variabili: Regressione Lineare e Correlazione di Pearson.