Nell’articolo Variabili statistiche si è visto come i caratteri di un fenomeno oggetto di studio siano classificati in numerose tipologie. Prima fra tutte quella che differenzia le variabili quantitative, dalle variabili qualitative: le variabili temporali possono essere sia numeriche che categoriali. Sono quantitative se misurano delle durate, come il Tempo sul giro nella Formula 1, oppure intervalli di tempo, come nel caso del Gap temporale quando si vuole indicare lo scarto di tempo fra due piloti. Le variabili temporali qualitative si riferiscono, invece, a fasi come lo Stadio della malattia (malattia, cura, recupero, guarigione), oppure periodi specifici, come la Stagione dell’anno.
Le variabili temporali sono spesso utilizzate nelle serie storiche, o temporali, che costituiscono sequenze di dati raccolti a intervalli regolari nel tempo. Ogni osservazione rappresenta il valore di una variabile in un determinato momento, come il Numero di nascite annuali. Queste osservazioni sono poi ordinate cronologicamente per apprezzare l’andamento, le tendenze e i cicli dei fenomeni oggetto di interesse. Nei dati temporali le costanti sono dette variabili stazionarie, mentre le variabili cicliche sono dette stagionali, ricorrenti o periodiche. Riconoscere il ruolo del tempo nei dati aiuta a cogliere non solo ciò che accade, ma anche quando accade. Le serie storiche consentono di confrontare il presente con il passato e per prevedere il futuro, arricchendo l’interpretazione dei fenomeni attraverso la dimensione temporale.
La durata di un evento e il tempo dedicato ad un’attività sono variabili temporali quantitative, misurate in unità standard, come secondi oppure giorni. I valori possono essere continui, discreti o raggruppati in classi, a seconda della taratura dello strumento di misura, come illustrato nel paragrafo Variabili quantitative. Si parla quindi di variabili temporali discrete quando si misurano tempi “interi” come per le Ore di palestra settimanali o i Giorni di ferie annuali. Si ha invece a che fare con variabili continue se si rilevano “frazioni” di tempo, come nel Tempo di gara nei 100 metri o nella Durata di una telefonata. Inoltre, per compattare i dati e semplificare le analisi, le variabili quantitative temporali possono essere raccolte in classi o fasce temporali. Ad esempio, per il Carico lavorativo e per il Tempo di stesura di un libro si potrebbero considerare intervalli, rispettivamente, di ore oppure mesi.
Infine, nelle Scale di misura è stato discusso come le variabili numeriche siano misurate su scale a intervalli o a rapporti: la distinzione sta nello “zero”, rispettivamente, relativo oppure assoluto, vale a dire se si possono osservare valori al di sotto o meno di tale “origine”. Le durate sono misurabili su scale a rapporti poiché zero Ore di sport giornaliere significa non fare sport e tale valore risulta il minimo assoluto rilevabile. Anche le variabili che misurano intervalli o archi temporali sono solitamente misurate su scale a rapporti a meno che il riferimento non sia relativo. È il caso del Fuso orario, mediante il quale si valuta la differenza di ore fra i paesi nel mondo. In questo caso, lo zero non rappresenta un’assenza assoluta ma un punto relativo, il meridiano di Greenwich. Dunque, la variabile è misurabile su una scala a intervalli e non a rapporti.
Tutte le variabili temporali, comprese quelle qualitative, hanno un ordine implicito. Tendono quindi a essere misurate su scale ordinali perché rappresentano un ordine nel tempo, anche se non sempre l’intervallo tra i valori è costante o misurabile. Un esempio sono le variabili temporali legate ai periodi come l’Epoca storica (Medioevo, Rinascimento, Età Moderna) oppure l’Era geologica del Mesozoico (Triassico, Giurassico, Cretaceo). Sono variabili temporali categoriali che rappresentano intervalli di tempo non costanti, con un significato storico-culturale nel primo caso e geologico nel secondo, ma comunque ordinali.
Inoltre, negli studi a misure ripetute, in cui le unità statistiche sono monitorate nel tempo, entrano in gioco le variabili temporali che cadenzano l’osservazione. In questi casi, si misurano le variabili prima, durante o dopo l’accadimento di uno specifico evento relativo al contesto di studio. Ad esempio, la Conoscenza di Excel da parte dei dipendenti di un’azienda prima e dopo un corso sul pacchetto Office, oppure la Competenza comunicativa valutata prima e dopo un percorso di coaching. Anche variabili temporali più convenzionali come Giorno (festivo, feriale) possono essere considerate qualitative, in quanto distinguono momenti nel tempo sulla base di regole sociali. In questo caso, però, poiché manca un ordine intrinseco, la variabile è misurabile su scala nominale.
Le variabili cicliche sono variabili misurate su scala ordinale le cui modalità sono caratterizzate da cicli ricorrenti, come ad esempio le Fasi lunari (luna nuova, primo quarto, luna piena, ultimo quarto). Nel paragrafo Scala ordinale si è illustrato come esistano ordinamenti rettilinei, che hanno una modalità iniziale ed una finale. Si può quindi stabilire in maniera univoca un ordine fra le modalità, come per la variabile Livello di inglese (basso, medio, alto). Tuttavia, le scale ordinali sono anche di tipo ciclico, ovvero non definiscono l’inizio e la fine della sequenza che si ripete. Nelle variabili cicliche l’ordine dipende dunque dal punto di partenza: infatti, non si può dire se gennaio venga prima di dicembre perché dipende dall’anno di “inizio sequenza”. Nel suddetto paragrafo si è anche constatato che non tutte le variabili cicliche sono temporali, come nel caso delle Note musicali.
Inoltre, è importante non confondere le variabili cicliche con variabili soggette a stagionalità, quindi a cicli temporali, come le Vendite di arance per un fruttivendolo o il Noleggio degli sci da parte di un negozio sportivo. Tali variabili sono di per sé quantitative – espresse in numero di cassette di frutta vendute o di prenotazioni degli sci effettuate – ma mostrano un andamento che dipende dalla natura stagionale del frutto e dello sport. Almeno in Italia, quindi, ci si aspetta che queste grandezze presentino maggiori “picchi” di vendita o noleggio nel periodo invernale.
Le date sono convenzionali, rappresentando un punto nel tempo, e spesso vengono impiegate nelle serie storiche per cadenzare il fenomeno oggetto di studio. Le date costituiscono variabili temporali che differiscono a seconda del formato con cui vengono misurate: sono generalmente qualitative ordinali, ma possono anche essere trattate come variabili quantitative. Infatti, molti software quantificano le date assegnandole un numero progressivo: in Excel, tale numero indica quanti giorni sono trascorsi dal 1° gennaio 1900. In quest’ottica le date vengono trattate su scala a intervalli, in quanto è possibile calcolare il numero di giorni intercorrenti fra due diverse date mediante una semplice differenza.
Tuttavia, poiché il calendario è una costruzione culturale-religiosa priva di uno “zero” assoluto, le date sono misurate su scale a intervalli: lo “zero” è stabilito arbitrariamente ed è preceduto da altre date. Ad esempio, nel nostro calendario gregoriano – introdotto da Papa Gregorio XIII nel 1582 – la convenzione religiosa permette di datare “prima di Cristo” e “dopo Cristo”, sebbene l’anno 0 non esista e non coincida con la nascita di Cristo. Fa eccezione il calendario maya di lungo computo, dove i giorni sono numerati progressivamente a partire da un “giorno zero” – equivalente all’11 agosto 3114 a.C. Si è già visto come per la Temperatura la scelta della scala termometrica renda la variabile a intervalli (scala Celsius) o a rapporti (scala Kelvin). Analogamente, la scala di misurazione delle date dipende dal tipo di calendario adottato: a intervalli se gregoriano, a rapporti se maya di lungo computo.
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