Artigo sobre variáveis

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Anais do IV Simpósio sobre Formação de Professores – SIMFOP 
Universidade do Sul de Santa Catarina, Campus de Tubarão 
Tubarão, de 7 a 11 de maio de 2012 
 
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PESQUISA CIENTÍFICA: DISCUTINDO A QUESTÃO DAS VARIÁVEIS 
 
Fábio José Rauen1 
 
 
RESUMO: Por variáveis definem-se quaisquer eventos, situações, comportamentos ou características 
individuais que assumem pelo menos dois valores discriminativos sejam eles qualitativos ou quantitativos. A 
quantidade de variáveis e suas supostas relações são determinantes para classificar pesquisas quantitativas e 
adotar uma hipótese. Nesses tipos de pesquisa, pode-se estar interessado: na descrição de pelo menos uma 
variável quantitativa, o que configura uma pesquisa descritiva; na percepção de uma associação entre pelo 
menos duas variáveis quantitativas, o que configura uma pesquisa correlacional; ou na identificação de um 
nexo causal pós-factual ou pré-factual entre pelo menos duas variáveis, o que configura, respectivamente, as 
pesquisas ex-post-facto e experimentais. Neste ensaio, são apresentadas as principais variáveis que compõem 
uma pesquisa científica defendendo a proposição de que elas estratificam três contextos de pesquisa: o contexto 
experimental, o contexto causal e o contexto ampliado 
 
PALAVRAS-CHAVE: Metodologia Científica; Metodologia da Pesquisa; Pesquisa Quantitativa. 
 
 
Introdução 
 
Este ensaio consiste em versão preliminar de excertos do capítulo reservado à pesquisa 
quantitativa do livro Roteiros de Iniciação à Pesquisa: epistemologia, metodologia científica, 
produção acadêmica e técnica a ser publicado pela Editora da Unisul. O objetivo do texto é enfatizar a 
importância das variáveis quantitativas na elaboração de pesquisas empíricas descritivas, 
correlacionais, pós-factuais e experimentais. Na primeira seção, apresenta-se o conceito e a 
caracterização das variáveis quantitativas. Em seguida, correlaciona-se o conceito de variáveis com o 
conceito de hipótese. Com base nessa correlação, apresenta-se na terceira seção um conjunto de tipos 
de variáveis, defendendo-se a proposição da existência de três contextos de pesquisa: o contexto 
experimental, o contexto causal e o contexto ampliado de variáveis. 
 
1 Sobre variáveis 
 
Por variáveis, em sentido lato, definem-se quaisquer eventos, situações, comportamentos ou 
características individuais que assumem pelo menos dois valores discriminativos. Isso permite opô-las 
às constantes, que se definem por possuir valores estáticos, naturais ou convencionados. 
Em essência, toda pesquisa quantitativa gira em torno da noção de variáveis quantificadas. 
Segundo Hegenberg (1976, p. 80-81), nesse tipo de pesquisa, a quantificação é relevante na proporção 
em que se supõe que a quantificação caracteriza mais adequadamente certos conceitos (por exemplo, 
‘100 metros’ é expressão mais precisa do que ‘perto’); gera descrições precisas que seriam 
impraticáveis sem a atribuição de números; conduz a classificações mais acuradas; contribui 
decisivamente para a formulação de hipóteses, estabelecendo nexos mais precisos entre variáveis e 
fórmulas; e permite confrontar hipóteses e teorias rivais. 
 
1 Coordenador e docente do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Linguagem da Universidade do Sul de Santa 
Catarina – UNISUL. Doutor em Letras/Linguística pela Universidade Federal de Santa Catarina. E-mail: 
fabio.rauen@unisul.br. 
 
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Por variável quantitativa define-se qualquer aspecto, atributo, característica, magnitude, 
particularidade, predicado, propriedade ou traço de ordem quantitativa ou qualitativa dos fatos ou 
fenômenos investigados para o qual se atribui um valor numérico discreto ou contínuo classificável em 
uma escala nominal, ordinal, intervalar ou racional e passível de ser mensurado, contabilizado e 
tratado por técnicas estatísticas descritivas e/ou inferenciais. 
Em palavras mais simples, pode-se dizer que variável quantitativa é qualquer atributo passível 
de variação numérica e de alguma classificação. Quando se atribui um valor numérico a uma 
característica ou propriedade de um objeto de investigação, esta característica ou propriedade assume 
seu caráter de variável quantitativa. Trata-se, portanto, de alguma característica ou propriedade 
discriminável de certo objeto de investigação que pode ser mensurada ou operacionalizada. 
Tomando-se em consideração a estrutura numérica, as variáveis quantitativas podem ser 
classificadas em dois grandes grupos. As variáveis numéricas ou quantitativas stricto sensu são 
aquelas que decorrem de observações expressas exclusivamente por números, tais como a quantidade 
de bactérias numa cultura; a idade, a altura e o peso dos sujeitos de pesquisa. As variáveis 
quantitativas categóricas, atributivas (de atributos) ou qualitativas são aquelas que decorrem de 
observações expressas por meio de categorias de atributos qualitativos que são traduzíveis em ou 
convertíveis a números. Variáveis como sexo, escolaridade, estado civil, tipo sanguíneo não são 
numéricas, mas pode ser mensuradas, contabilizadas e tratadas como se fossem. 
As variáveis quantitativas ainda podem ser classificadas em quatro escalas básicas. A escala 
nominal diz respeito a categorias, nomes ou rótulos descritores de atributos ou qualidades com as 
quais não se podem fazer operações aritméticas, tais como o estado civil e o sexo de um sujeito de 
pesquisa. A escala ordinal diz respeito a categorias que qualificam e estabelecem uma ordenação de 
atributos ou qualidades, de modo que se podem efetuar operações de contagem e de ordenação, tais 
como o nível de escolaridade de um sujeito de pesquisa ou a ordem de preferência de um conjunto de 
serviços ofertados por uma empresa. A escala intervalar diz respeito a números que correspondem a 
intervalos iguais configurados numa gradação precisa em relação a um zero arbitrário e com as quais 
se podem fazer múltiplas operações matemáticas. A escala racional diz respeito a uma escala 
intervalar onde o zero representa à ausência da característica medida e as diferentes atribuições de 
números equivalem a múltiplos em relação a esse ponto de comparação. 
A rigor, a escala racional engloba a escala intervalar, que engloba a escala ordinal, que 
engloba a escala nominal. As variáveis categóricas são medidas nas escalas nominal e ordinal, e as 
variáveis numéricas são medidas nas escalas intervalar e racional 
Conforme a discrição das variáveis, elas podem ser classificadas em dois grupos. As variáveis 
discretas são aquelas que assumem valores pertencentes a um conjunto finito e enumerável de 
números inteiros não-negativos, tais como o número de sujeitos de uma pesquisa ou o número de 
peças defeituosas numa amostra de peças. As variáveis contínuas, resultado normalmente de 
mensurações, são aquelas que podem assumir qualquer valor pertencente a um determinado intervalo 
do conjunto dos números reais, tais como o peso e a estatura dos sujeitos de pesquisa, a temperatura 
máxima e mínima em determinado período de tempo ou a vida útil de um produto. 
A quantidade de variáveis e suas supostas relações são relevantes para classificar as pesquisas 
quantitativas e para adotar uma hipótese. Nesses estudos, o pesquisador pode estar interessado: na 
descrição de pelo menos uma variável quantitativa, o que configura uma pesquisa descritiva; na 
percepção de uma associação entre pelo menos duas variáveis quantitativas, o que configura uma 
pesquisa correlacional; ou na identificação de um nexo causal pós-factual ou pré-factual entre pelo 
menos duas variáveis quantitativas, o que configura as pesquisas ex-post-facto ou experimentais, 
respectivamente. 
 
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Numa pesquisa descritiva, o problema consiste em saber o valor de pelo menos uma variável. 
Como o conhecimento desse valor depende da consecução de uma pesquisa, chama-se essa variável de 
dependente. Tome-se o caso de um pesquisador que se interessa por fazer um levantamento da flora de 
determinado sítio. Nessa pesquisa, não faz sentido ou é pouco produtivo elaborar hipóteses de quantas 
espécies ali se encontram, pois haveria de serem pensadas tantas hipóteses quantas expectativas de 
espécies julgadas plausíveis nesse sítio. Todavia, imagine-se que a mesma pesquisa visa verificar se a 
flora desse sítio se enquadra dentro do ecossistema da floresta atlântica. Nesse caso, pode-se levantar a 
hipótese de o levantamento de espécies da flora desse sítio revelar espécies que se enquadram nesse 
ecossistema, e o esforço da pesquisa consiste em corroborar ou não essa hipótese. 
Perceba-se que há uma diferença significativa nesses casos. Numa pergunta aberta do tipo 
“Quantas espécies existem neste sítio?”, a pesquisa é organizada em torno de um problema para o qual 
não se levantam possíveis soluções. Numa pergunta fechada do tipo “A flora deste sítio pertence ao 
ecossistema da floresta atlântica?”, a pesquisa foi organizada em torno de uma hipótese. Não há 
sentido em perguntar se as espécies se enquadram em algum ecossistema determinado se não há uma 
suspeição de que se enquadram. Assim, definir uma hipótese em pesquisas descritivas é função das 
expectativas de solução ao problema, e a pesquisa gira em torno dessas expectativas. Todavia, no caso 
das pesquisas correlacionais, pós-factuais e experimentais, o pesquisador pergunta pelo nexo de 
correlação ou de causalidade entre pelo menos duas variáveis, razão pela qual a elaboração de uma 
hipótese é compulsória. 
 
2 Sobre variáveis e hipóteses 
 
Por hipótese, conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 139), define-se um enunciado geral de 
relação entre variáveis (fatos, fenômenos) que é elaborado como solução provisória para um 
determinado problema, apresentando caráter explicativo ou preditivo, consistência lógica (coerência 
interna), compatibilidade com o conhecimento científico (coerência externa) e verificabilidade 
empírica. 
Diante de um problema qualquer o pesquisador supõe uma resposta que, em princípio, ainda 
não é a sua solução. O processo de investigação consiste justamente em verificar se a suposta solução, 
de fato, resolve o problema. Dito de modo informal e anedótico, uma hipótese é “uma resposta que 
não é, mas que o pesquisador supõe que seja para ver o que seria se de fato fosse”. 
Conforme Jolivet (1979, p. 85-6), a posição que a hipótese ocupa em relação à pesquisa faz 
com que ela cumpra duas tarefas. No caso de uma hipótese preditiva ou ante-factum sua função é a de 
dirigir o trabalho do cientista. Além de dar explicações provisórias e de servir de guia na busca de 
informações para verificar a validade dessas explicações, é por meio da hipótese que o pesquisador 
escolhe que meios e métodos aplica no trabalho. No caso de uma hipótese explicativa ou post-factum 
sua função é a de coordenar os fatos já conhecidos. Nesse caso, a hipótese ordena o que se já 
acumulou na observação. Sem uma hipótese explicativa ou post-factum, o pesquisador vê seus 
resultados sem qualquer sentido, isto é, um conjunto de dados ao acaso. 
Schrader (1978, p. 56), por sua vez, considera que a hipótese pode funcionar de três modos 
distintos, a saber: a) como análise ex-ante-factum, quando a hipótese antecede ou cria o fenômeno a 
ser investigado, a investigação e a interpretação; b) como análise ex-post-factum, quando a hipótese 
decorre do surgimento de um fenômeno e, em seguida, guia a investigação e a interpretação; e c) como 
explicação, quando a hipótese sucede o surgimento do fenômeno e a investigação e guia somente a 
interpretação. 
Uma pesquisa experimental correlaciona, pelo menos, dois fatores ou variáveis, dos quais um 
dos fatores ou variáveis configura-se como causa e o outro o efeito. Essa relação de causalidade indica 
 
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que, se o fator causa aparece, então o fator efeito aparece, modifica-se ou desaparece. Em função 
disso, a forma clássica de se enunciar uma hipótese é a de uma proposição causal do tipo “Se x, então 
y”. Nesse construto lógico, ‘x’ e ‘y’ devem ser substituídos por variáveis, de tal sorte que ‘x’ 
representa o fator ou variável de causa e ‘y’ representa o fator ou variável de efeito. 
Tome-se o caso de um pesquisador que pretende verificar o efeito da desnutrição na primeira 
infância no desempenho na alfabetização. Nesse caso, ele pode levantar a seguinte hipótese a partir da 
fórmula “se x, então y”: “Se houve subnutrição na primeira infância, então (?) desempenho na 
alfabetização”. O que falta nessa proposição é justamente a previsão do valor que se espera da 
variável efeito. Nesse exemplo, o pesquisador pode supor que a subnutrição, causando déficit na 
consolidação das atividades cerebrais, é fator impeditivo para um desempenho adequado dessas 
crianças durante a fase de alfabetização. Assim, é plausível aceitar que o desempenho será baixo, no 
sentido que ficará aquém das expectativas médias para essa fase. Posto isso, a hipótese poderia ser 
reformulada, como se segue: “Se houve subnutrição na primeira infância, então haverá um 
desempenho aquém das expectativas médias na alfabetização”. 
Vale mencionar que o padrão demonstrado pode sofrer várias modificações, conforme as 
condições da pesquisa. Por exemplo, quando há duas causas para um mesmo efeito, a fórmula seria 
“se x1, x2, então y”; quando há três efeitos para uma causa, “se x, então y1, y2 e y3”; ou, ainda, 
podem-se acrescentar circunstâncias às variáveis causa/efeito, obtendo-se a seguinte formulação: “se x, 
então y, nas condições a, b, c,..., n”. 
A redação da hipótese pode também ocorrer de forma assertiva, que consiste na construção de 
uma afirmação, na qual a estrutura “se x, então y” não é utilizada, embora possa ser inferida. No 
exemplo anterior, a hipótese poderia ser assim formulada: “A subnutrição na primeira infância causa 
desempenho aquém das expectativas médias na alfabetização”. Observe-se que enunciados 
categóricos simples como “A água congela a 0oC” podem igualmente ser transformados na forma “se 
x, então y”: “Se a temperatura atinge 0oC, então a água congela”. 
 
3. Sobre a classificação das variáveis 
 
Esta seção discorre sobre os vários tipos de variáveis presentes em pesquisas empíricas 
quantitativas, a saber: independente, dependente, moderadora, espúria, de controle, de teste, 
antecedente, componente, interveniente, extrínseca, de supressão e de distorção. A última seção 
dedica-se à apresentação do contexto de variáveis. 
Numa primeira aproximação, podem-se classificar as variáveis em duas espécies, conforme 
sejam ou não conhecidos os seus valores no início da pesquisa. Por variáveis determinadas definem-se 
as variáveis cujos valores são conhecidos e, em geral, mantidos sob controle pelo pesquisador. Por 
variáveis indeterminadas definem-se as variáveis cujos valores não são conhecidos ou controlados 
pelo pesquisador, embora, em alguma medida, possam ser divisadas e até manipuladas. Precisamente é 
em torno da relação entre variáveis determinadas e indeterminadas que se configuram as pesquisas de 
causalidade. 
 
3.1 Variável independente e dependente 
 
Em estudos experimentais, o pesquisador assume hipoteticamente a possibilidade de uma 
variável ter uma relação assimétrica com outra variável. Isso quer dizer que um fato ou fenômeno é 
fator de causa para outro fenômeno. Nesses casos, chama-se variável independente a variável 
considerada causa de um efeito e variável dependente a variável considerada efeito de uma causa. 
 
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Por variável independente (‘X’ ou ‘VI’), conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 189), define-
se a variável que “influencia, determina ou afeta outra variável; é o fator determinante, condição ou 
causa para determinado resultado, efeito ou conseqüência; é o fator manipulado (geralmente) pelo 
investigador, na sua tentativa de assegurar a relação do fator com um fenômeno observado ou a ser 
descoberto, para ver que influência exerce sobre um possível resultado”. Conforme Jung (2009), as 
variáveis independentes correspondem “àquilo em função do qual se deseja conseguir realizar 
previsões e/ou obter resultados”. 
Por variável dependente (‘Y’ ou ‘VD”), conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 189), define-se 
a variável a ser explicada ou descoberta, em virtude de ser influenciada, determinada ou afetada pela 
variável independente; “é o fator que aparece, desaparece ou varia à medida que o investigador 
introduz, tira ou modifica a variável independente; a propriedade ou fator que é efeito resultado, 
conseqüência ou resposta a algo que foi manipulado (variável independente)”. Conforme Jung (2009) 
as variáveis dependentes “são aquelas cujo comportamento se quer verificar em função das oscilações 
das variáveis independentes, ou seja, correspondem àquilo que se deseja prever e/ou obter como 
resultado”. 
Tome-se, por exemplo, o exame clássico de dar uma pequena pancada no joelho para testar o 
reflexo de esticar as pernas. Nesse caso, a hipótese a ser testada é a que segue: “Se for dada uma 
pequena pancada no tendão patelar do joelho dobrado de um indivíduo, então a perna desse indivíduo 
será esticada por reflexo automático”. No exemplo, podem ser consideradas duas variáveis 
assimétricas: a pancada no tendão patelar, variável de causa ou independente e o reflexo de esticar a 
perna, variável de efeito ou dependente. 
 
3.2 Variáveis moderadoras 
 
Por variável moderadora, conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 197), define-se o “fator, 
fenômeno ou propriedade, que também é condição ou fator determinante para que ocorra determinado 
resultado, efeito ou conseqüência, situando-se, porém, em nível secundário, no que diz respeito à 
variável independente, apresentando importância menor do que ela”. Como as variáveis de controle, 
variáveis moderadoras são selecionadas, medidas e manipuladas pelo pesquisador. A função da 
variável moderadora é verificar se ela exerce influência na relação da variável independente “x” com a 
variável dependente “y”, esta última, o fator ou fenômeno a ser observado. 
Tome-se, por exemplo, o caso de um estudo que quer investigar a influência da consulta ao 
texto de base na elaboração de textos de resumo por 40 estudantes. Suponha-se que o pesquisador 
pretende verificar se, destacando partes dos textos de base por sublinhado, haveria uma interferência 
na produção dos resumos. Observe-se que o grupo de 40 alunos tem de ser dividido em quatro 
subgrupos. Dois deles podem recorrer ao texto de base para elaborar o resumo; os dois restantes, não. 
Em cada par, um será marcado por sublinhado e o outro não. O que se quer observar? Se o acréscimo 
de sublinhas é um fator moderador na elaboração dos resumos. O indivíduo que acessa o texto na 
elaboração do resumo teria melhor desempenho, se algumas informações fossem sublinhadas? Para 
verificar isso, o pesquisador insere uma variável moderadora entre as variáveis independente e 
dependente. 
 
3.3 Variáveis espúrias 
 
Um investigador que está interessado em verificar a relação entre duas variáveis, deve sempre 
se questionar se a suposta relação é real ou acidental. Quando a relação é acidental, diz-se que houve 
uma relação espúria. Na maioria dos casos, numa relação espúria, em vez de assimetria entre as 
 
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variáveis, o que ocorre é uma relação simétrica. Em outras palavras, em vez de uma variável exercer 
influência sobre outra, conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 205), elas são “indicadores alternativos 
do mesmo conceito, efeitos de uma causa comum, elementos de uma unidade funcional, partes ou 
manifestações de um sistema ou complexo comum, ou estão fortuitamente associadas”. Todavia, há 
casos em que a variável espúria provoca um efeito de simetria entre variáveis assimétricas, anulando 
ou pelo menos diminuindo a influência da variável independente sobre a variável dependente, em que 
se identifica uma variável de supressão, ou mesmo casos onde há um efeito de inversão, em que se 
identifica uma variável de distorção. 
Por variável espúria ou parasita define-se uma variável quantitativa que, coadjuvante 
indesejável da variável independente, modifica o valor da variável dependente, contaminando os 
supostos efeitos da variável independente sobre a variável dependente. Em outras palavras, são 
variáveis que, não se constituindo diretamente como objeto de estudo, interferem na relação entre as 
variáveis independentes e as dependentes. 
Toda variável espúria que não for controlada configura-se como um limitador das conclusões, 
de forma que quanto mais variáveis deixam de ser observadas, menos científica é uma pesquisa. Desse 
modo, todas as variáveis espúrias que são antevistas pelo pesquisador devem ser submetidas a rigoroso 
controle, convertendo-as em variáveis de controle e, caso necessário variáveis de teste. 
Frise-se, no entanto, que é impossível controlar todas as variáveis. O ambiente, cenário ou 
contexto experimental assemelha-se a um cobertor menor do que o corpo do indivíduo, de forma que 
quando o indivíduo cobre a cabeça, sobram os pés. Assim, diante da detecção de uma variável espúria, 
mesmo num ambiente, cenário ou contexto rigorosamente controlado, o pesquisador pode adotar uma 
das seguintes providências: a) assumir a limitação que a variável espúria impõe sobre a conclusão da 
pesquisa e sugerir seu controle e teste em pesquisas futuras; b) transformar a variável espúria em 
variável ou fator de teste, quando os dados puderem ser rearranjados conforme a variação dessa 
variável. Nesse caso, há como quantificar a variável espúria e correlacioná-la com os valores da 
variável dependente para compreender melhor seu papel nos resultados; c) transformar a variável 
espúria em variável de controle em nova rodada experimental, evitando que ela contamine os novos 
resultados; ou d) transformar a variável espúria em variável de teste em nova rodada experimental para 
compreender melhor seu papel em novos resultados de pesquisa. 
Para diminuir os efeitos das variáveis espúrias, Malhotra (2001) propõe os seguintes métodos: 
a) Aleatoriedade, que consiste na seleção aleatória de unidades de teste, de grupos 
experimentais e de atribuição de condições de tratamento. Fundamentado na noção de 
probabilidade, a suposição é a de que as variáveis espúrias estarão presentes em quaisquer 
dos grupos formados, eliminando ou pelo menos minimizando o viés de seleção e o viés 
de regressão estatística; 
b) Utilização de grupo de controle, que consiste na formação de um grupo em tudo 
semelhante ao grupo experimental para o qual não se aplica a variável independente. Essa 
medida elimina ou pelo menos minimiza os efeitos de história, maturação e mortalidade, 
pois essas variáveis ocorrem de forma semelhante nos dois grupos. Desse modo, a variável 
dependente supostamente pode ser comparada nos dois grupos; 
c) Emparelhamento ou medição antes, que consiste na comparação de características 
fundamentais das unidades teste para verificar semelhanças entre os grupos experimentais 
e grupos de controle antes de aplicar tratamento para garantir a semelhança entre os 
grupos sejam semelhantes. Desse modo, por hipótese, o efeito da variável independente 
pode ser observado com mais acuidade no grupo experimental, embora não se elimine areatividade da medida antes sobre os resultados da medida depois; 
d) Medição das variáveis dependentes apenas depois do tratamento, que consiste na 
eliminação da reatividade da medida anterior sobre a posterior, com o pedágio de reativar 
possíveis vieses de seleção; 
 
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e) Controle estatístico, que consiste na medição de variáveis espúrias e ajuste de seus efeitos 
através de análise estatística por meio de análises de correlação; 
f) Controle de planejamento, que consiste na consecução de experimentos planejados, 
visando minimizar em extremo a ocorrência de variáveis intervenientes; 
g) Cuidados na aplicação de instrumentos e técnicas de medição, que consistem em medidas 
de calibragem dos instrumentos e de treinamento do pessoal técnico envolvido na coleta 
de dados com vistas à eliminação ou pelo menos minimização do viés de erros de 
medição. 
A rigor, portanto, para identificar uma possível interpretação enganosa na relação entre 
variável independente e variável dependente por alguma variável espúria, controla-se essa variável e a 
converte em variável de teste. Se a relação entre as duas variáveis se desvanece, ela se deve justamente 
à suposta variável espúria. 
Para dar conta da questão do tratamento de variáveis espúrias, há de se considerar três níveis 
de ambientes, cenários ou contextos de pesquisa: 
a) O primeiro nível, mais interno, é o ambiente, cenário ou contexto experimental ou 
laboratorial dentro do qual, por hipótese, não há variáveis espúrias. Nesse nível, o 
pesquisador isola a relação variável independente e dependente (XY), ou a relação 
variável independente, moderadora e dependente (XMY) num ambiente, cenário 
ou contexto em que o maior número de variáveis espúrias está mantido sob rígido 
controle (variáveis de controle) a tal ponto que qualquer dessas variáveis é 
condição para os valores da variável dependente e, caso possa ser atribuído a 
qualquer dessas variáveis pelo menos duas quantidades, podem ser convertida em 
variável de teste; 
b) O segundo nível, intermediário, é o ambiente, cenário ou contexto causal dentro 
do qual é possível admitir três espécies de variáveis espúrias: antecedentes, que 
precedem a relação variável independente e dependente; componentes, que são 
aspectos inerentes de uma variável independente assumida como complexa; e 
intervenientes, que são simultaneamente efeitos da variável independente e causas 
da variável dependente. Desse modo, as variáveis antecedentes, componentes e 
intervenientes são relevantes na medida em que elas permitem compreender 
melhor os elos dessas cadeias causais; 
c) O terceiro nível é o ambiente, cenário ou contexto externo dentro do qual é 
possível admitir variáveis espúrias extrínsecas, ou seja, variáveis que não estão 
diretamente relacionadas à cadeia causal de eventos, mas que afetam todos os elos 
dessa relação causal. Há três espécies de variáveis extrínsecas conforme os seus 
efeitos sobre os valores da variável dependente: extrínsecas propriamente ditas, 
quando geram efeitos de assimetria entre relações simétricas; de supressão, quando 
geram efeitos de simetria em relações assimétricas; e de distorção, quando geram 
efeitos inversos. 
Vejam-se os vários tipos de variáveis. 
 
3.4 Variáveis de controle 
 
Por variável de controle (C), conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 198), define-se a variável 
espúria que “o investigador neutraliza ou anula propositadamente em uma pesquisa com a finalidade 
de impedir que interfira na análise da relação entre as variáveis independente e dependente”. 
As variáveis de controle estabelecem um ambiente, cenário ou contexto experimental ou 
laboratorial no qual a relação variável independente/variável dependente se estabelece. Uma pesquisa 
 
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diz-se controlada quando o valor ou os valores do maior número de variáveis espúrias está submetido 
a rigoroso controle. Em outros termos, quando o pesquisador tem prévio conhecimento do valor ou 
dos valores do maior número de variáveis possível. 
Previamente, destacou-se que as hipóteses podem ser enunciadas, a partir da fórmula: “se x, 
então y, nas condições a, b, c,..., n”. As variáveis de controle colocam-se, justamente, no lugar dessas 
condições. Em tese, qualquer controle pode fazer parte do enunciado das hipóteses. Assim, toda 
variável de controle se constitui em condição para a determinação da influência da variável 
independente sobre a variável dependente. Ou ainda, o valor da variável dependente é função das 
condições estabelecidas pelas variáveis de controle. 
Mais do que condicionar uma pesquisa, diferentes variáveis de controle ou variações 
quantitativas ou qualitativas nas especificações de controle sobre variáveis espúrias geram novas 
pesquisas. Assim, a presença, a ausência ou a gradação de uma variável de controle implica uma 
pesquisa diferenciada. 
Retome-se o caso do pesquisador que pretende identificar a influência da presença/ausência do 
texto de base na elaboração de resumos. Quais seriam as preocupações do pesquisador, para que essa 
relação ocorra dentro de um quadro controlado de variáveis? Uma dica é tentar responder, entre outras, 
as seguintes questões básicas: “Quem?”, “Quando?”, “Onde?”, “Com quê?” e “Como?”. 
A resposta à pergunta “Quem?” fornece os dados sobre os sujeitos da pesquisa, ou seja, os 
indivíduos, que serão amostrados de uma população e que participarão do experimento. Eis, por 
exemplo, um conjunto de variáveis controladas: 
a) C1: Curso = Letras; 
b) C2: Fase = 8a (formandos de); 
c) C3: Instituição = Universidade do Sul de Santa Catarina; 
d) C4: Campus = Tubarão (SC); 
e) C5: Quantidade de informantes = 40; 
f) Cn: ... 
Por que se diz que a variável de controle opera sobre uma variável espúria? Tome-se, por 
exemplo, a variável ‘Curso’, que se configura numa variável espúria extrínseca. Solicitar um resumo 
de um estudante de Letras sabidamente supostamente é diferente de solicitar um resumo de um 
estudante de Engenharia, para quem essa prática, por hipótese, é menos usual. No caso dessa pesquisa, 
a opção por Letras estabelece um controle sobre essa variável e será um fator condicionante das 
conclusões: o que se conclui nessa investigação só pode ser válido para estudantes de Letras e não 
pode ser extrapolado para alunos de Engenharia. É por esse motivo que um dos papeis das variáveis de 
controle é o de delimitar a pesquisa estabelecendo o quadro sob o qual ela vai ser realizada. No início 
do exemplo, havia uma pesquisa para verificar a interferência da presença/ausência de textos-base na 
qualidade de resumos. Agora, observa-se que os indivíduos que elaborarão os resumos são “40 
acadêmicos da 8
a
 fase do Curso de Letras do Campus de Tubarão (SC) da Universidade do Sul de 
Santa Catarina”. Veja-se 
 
Categoria Proposição 
Tema Interferência da presença/ausência de textos-base na qualidade de resumos 
Tema (revisado) Interferência da presença/ausência de textos-base na qualidade de resumos de 40 acadêmicos da 8a fase 
do Curso de Letras do Campus de Tubarão (SC) da Universidade do Sul de Santa Catarina 
 
A pergunta “Quando?” estabelece os limites temporais para a pesquisa. Se a faculdade sob 
pesquisa formou dez turmas, constituiu dez 8as fases; se o experimento ocorre perto da formatura, pode 
ser afetado por ela; se ocorre na última aula da noite, o sono é fator de influência; e assim por diante. 
 
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A pergunta “Onde?” estabelece os limites espaciais para a pesquisa. Que ambientes serão 
utilizados para elaborar o experimento? Comoesses ambientes serão organizados? Em pesquisas 
desenvolvidas em laboratórios, no sentido estrito do termo, é fundamental descrevê-los 
minuciosamente. 
A pergunta “Com quê?” estabelece os instrumentos e equipamentos necessários para a 
elaboração da pesquisa. No caso em tela, que textos seriam utilizados? Qual quantidade de linhas eles 
conteriam? Como seriam apresentados aos informantes (fotocopiado, mimeografado, que tipo de 
letra)? Como as folhas, para elaboração do resumo, seriam entregues aos informantes? Que mobiliário 
é necessário para a elaboração dos resumos? 
Por fim, a pergunta “Como?” daria conta dos procedimentos de coleta e de análise dos dados 
ou achados de pesquisa, ou seja, o modo como o experimento se realizaria. Que procedimentos seriam 
necessários? Como os pesquisadores devem se comportar durante o experimento? Quais as atribuições 
dos sujeitos? Há uma explicação prévia? Os sujeitos permanecem no ambiente até o último entregar o 
seu resumo? 
O controle de variáveis está intimamente correlacionado com o aprofundamento teórico da 
pesquisa não somente no que se refere ao domínio do tema, como no que se refere ao domínio dos 
métodos de pesquisas. Como dividir os quarenta alunos para permitir a presença do texto de base para 
uns e não permitir para outros? E, mais a fundo, por que fazer isto? Assim, só obtém um controle 
efetivo de variáveis se houver conhecimento sobre o tema e a metodologia de pesquisa, razão pela 
qual se sugere prestar atenção aos modos como os pesquisadores experientes controlam variáveis. 
 
3.5 Variáveis de teste 
 
Por variável de teste ou fator de teste define-se uma variável espúria, previamente controlada 
ou não, que o pesquisador admite por hipótese ser coadjuvante da relação (XY) para a qual se 
estabelece uma gradação com a finalidade de analisar seu efeito nos valores atribuíveis à variável 
dependente. 
Qualquer variável espúria pode assumir a característica de teste, desde que o pesquisador 
suponha que a relação (XY) possa ter sido moderada por sua existência. A diagnose dessa possível 
influência é muito mais fácil, obviamente, se a variável foi controlada. 
Uma variável espúria assumida como variável ou fator de teste tem o propósito de 
fundamentar a compreensão da relação entre as variáveis independente e dependente, verificando se o 
modo como essa relação se dá decorre ou não da suposta variável (T). Em outras palavras, conforme 
Marconi e Lakatos (2000, p. 200), dizer que o valor da variável dependente se deve à variável de teste 
equivale a dizer que a variável de teste é responsável por ou determinante da relação (XY). 
Tome-se um investigador que pretende verificar se a aplicação de técnicas de leitura de obras 
de literatura causa melhoria no desempenho dos alunos do ensino médio na matéria, em vez da 
apresentação exclusiva do conteúdo em quadro-negro. Assim, num colégio com ensino médio 
matutino e noturno, imagine-se que ele aplicou o experimento com duas turmas, uma da manhã e outra 
da noite e que seus resultados médios apontaram que, em 70% dos casos, houve melhoria nas notas, o 
que seria, em princípio, um bom motivo para aprovar a relação. 
Entretanto, onde estão os 30% que não melhoraram as notas? Nesse caso, uma das soluções 
poderia ser a de converter uma variável de controle em variável de teste. Ao fazê-lo, percebe-se que 
90% dos casos de decréscimo de desempenho vieram da turma da noite, sugerindo que o turno das 
aulas interfere na relação “leitura de obras de literatura/desempenho”. Em outros termos, a relação 
(XY) foi condicionada pelo turno diurno das aulas, ou melhor, só funcionou quando os alunos que 
foram investigados estudavam de dia. 
 
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Segundo Rosenberg (1976, p. 44), “nem todos os fatores de teste têm o mesmo significado, 
servem para o mesmo propósito teórico ou apresentam as mesmas propriedades estatísticas”. Esses 
aspectos derivam-se da espécie de variável espúria em questão. Desse modo, nas subseções seguintes, 
apresentam-se as várias possibilidades de variáveis espúrias, iniciando-se pelas variáveis que fazem 
parte do ambiente, cenário ou contexto causal (variáveis antecedentes, componentes e intervenientes) 
para depois dar conta das variáveis mais amplas (extrínsecas, de supressão e de distorção). 
 
3.6 Variáveis antecedentes 
 
Por variável antecedente (Z), define-se uma variável espúria que, numa cadeia causal de 
eventos, precede a relação (XY) ampliando, diminuindo ou anulando a influência da variável 
independente sobre os valores da variável dependente. 
Tome-se um pesquisador que pretende avaliar a influência de uma nova ração na postura de 
aves. Escolhida a amostra, os resultados são animadores. Todavia, por descuido, o plantel 
experimental contém aves geneticamente diferenciadas do plantel de controle. Desse modo, não se 
pode determinar se a causa da melhora no desempenho desses animais decorre da ração (variável 
independente) ou das propriedades genéticas do plantel (variável espúria antecedente). Esse impasse 
reforça o papel crucial do controle rigoroso das variáveis que compõem o cenário experimental. 
Segundo Marconi e Lakatos (2000, p. 214), há três requisitos estatísticos a serem satisfeitos 
para se afirmar que uma variável é antecedente, a saber: 
a) A suposta variável antecedente deve preceder a cadeia de eventos (XY), de modo 
que a ordem temporal tem de ser Z(XY), ou seja, a variável antecedente deve 
ocorrer antes da relação causal entre a variável independente e a variável 
dependente; 
b) Na hipótese de ser exercido um controle sobre a suposta variável antecedente, a 
relação entre as variáveis independente e dependente não deve desaparecer; 
c) Na hipótese de ser exercido um controle sobre a variável independente, a relação 
entre as variáveis antecedente e dependente deve desaparecer. 
As variáveis antecedentes podem servir como explicações para a relação (XY). Colocando-se 
na cadeia de eventos antes da variável independente, elas podem esclarecer influências anteriores à 
dita relação causal. Vale mencionar, contudo, que as variáveis antecedentes não podem ser 
confundidas com as motivações da pesquisa que, obviamente, antecedem e configuram a relação 
causal. Toda pesquisa é de alguma forma motivada, ou seja, possui uma causa, necessidade ou fator 
desencadeante. O que origina um projeto de pesquisa é a detecção de uma necessidade ou a 
prospecção de um problema. Contudo, essas variáveis motivadoras antecedentes, em geral, estão mais 
bem abrigadas na justificativa da pesquisa, de modo que apenas variáveis técnicas específicas devem 
ser consideradas como variáveis antecedentes. 
 
3.7 Variáveis componentes 
 
Por variáveis componentes (C) definem-se os fatores que configuram ou compõe uma variável 
complexa ou global tomada como variável independente de uma suposta relação causal (XY). 
Conforme Marconi e Lakatos (2000, p. 208), variáveis sociológicas caracterizam-se por se 
apresentarem em blocos pluridimensionais. Um indivíduo, observado do ponto de vista social, consiste 
numa pluralidade complexa de aspectos. Tome-se um professor universitário, como exemplo. No 
trabalho, ele pode ser simultaneamente docente, pesquisador, orientador, membro de associações, 
 
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gestor, etc.; para além da dimensão profissional, ele é pai, esposo, membro de vários grupos, 
organismos, instituições sociais. Nesse caso, tomando-se em conta uma suposta pesquisa sobre os 
comportamentos agressivos de professores universitários diante de uma greve, por exemplo, qual das 
variáveis componentes (C) do conceito PROFESSOR UNIVERSITÁRIO poderia ser a responsável ou a 
maior responsável pelo efeito observado? 
A identificaçãode uma variável componente permite discernir o elemento crucial de um 
conceito global que é decisivo para a relação. Assim, para lidar com um conceito global, seleciona-se, 
como fator de teste, uma variável componente (C) que seja expressão, aspecto ou elemento da variável 
independente global. Caso a relação se desvanece, então a variável componente era a responsável pelo 
resultado encontrado; caso a relação se mantém inalterada, essa variável componente não tem 
influência no resultado observado; caso a relação se atenua de forma acentuada a variável componente 
é o fator mais importante para explicar o resultado assinalado. 
 
3.8 Variáveis intervenientes 
 
Por variável interveniente (W) define-se a variável espúria tomada como consequência 
necessária da variável independente e condição determinante da variável dependente que, na cadeia 
causal de eventos (XY), coloca-se entre essas variáveis, ampliando, diminuindo ou anulando a 
influência da variável independente sobre os valores da variável dependente. 
Embora o conceito de variável interveniente se aplique para qualquer variável que se 
interponha na relação causal (XY), destacam-se aqui aspectos próprios do cenário experimental que 
intervêm nos resultados. Imagine-se um pesquisador que pretende verificar como crianças ordenam 
gravuras de uma história em quadrinhos que foram devidamente embaralhadas. Para isso, executa um 
protocolo com crianças de uma turma da 3a série do ensino fundamental individualmente numa sala à 
parte. Por descuido, o pesquisador permite que a criança retorne à sala de aula, onde estão os alunos 
que não participaram da pesquisa, ignorando o fato de que as crianças que ainda não fizeram o teste, 
dada sua curiosidade natural, são contaminadas com as informações daquelas que já o fizeram. Desse 
modo, não se pode determinar se a melhora no desempenho de ordenação das figuras dessas crianças 
decorre de suas aptidões (variável independente) ou do acesso das instruções das crianças que as 
precederam (variável espúria interveniente). 
Segundo Marconi e Lakatos (2000, p. 211), três relações assimétricas são requeridas para 
afirmar que uma variável é interveniente, a saber: 
a) A definição de uma relação causal original entre as variáveis independente e 
dependente (X-Y); 
b) Uma relação entre a variável independente e a variável interveniente (XW), de tal 
modo que a variável independente atua como causa da variável interveniente; 
c) Uma relação entre a variável interveniente e a variável dependente (WY), de tal 
modo que a variável interveniente atua como causa da variável dependente. 
Para Marconi e Lakatos (2000, p. 214), mesmo na hipótese de ser exercido controle sobre 
suposta variável interveniente, nem sempre a relação entre as variáveis independente e dependente se 
modifica significativamente. Todavia, quanto maiores forem as alterações nos valores da variável 
dependente, tendo sido controlada alguma variável interveniente, mais importante é o papel dessa 
variável na relação causal de eventos, motivo pelo qual não se pode negligenciar qualquer detalhe do 
cenário experimental. 
 
 
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3.9 Variáveis extrínsecas 
 
Por variável extrínseca (E) define-se uma variável espúria que, mesmo externo à relação 
(XY), afeta, altera, amplia, modifica positivamente uma relação simétrica verdadeira entre a variável 
independente e a variável dependente. 
Segundo Lakatos e Marconi (1986, p. 191) a conversão de uma variável extrínseca preserva o 
pesquisador do equívoco de considerar assimétrica uma relação entre duas variáveis, quando de fato 
isso não ocorre, ou melhor, de considerar que a variável independente exerce influência sobre a 
dependente, quando de fato não exerce. Em outras palavras, exercendo-se controle sobre a suposta 
variável extrínseca descobre-se que a assimetria deriva-se da própria variável extrínseca. 
Em educação, uma variável extrínseca contingente é a maturação, especialmente sentida em 
pesquisas longitudinais. Tome-se, por exemplo, uma pesquisa que visa aplicar uma sequência didática 
para o aprendizado de gêneros textuais durante um ano letivo entre escolares do 8º ano do ensino 
fundamental. Como garantir que o suposto sucesso das atividades decorre do método ou da maturação 
dos alunos? 
Em pesquisas sociais ou psicológicas, a história se interpõe como variável extrínseca uma vez 
que concorre com a variável experimental na consecução dos resultados. Esse é o caso de variações 
macroeconômicas que podem fazer supor existir uma relação causal entre as variáveis quando elas não 
existem. Tome-se, por exemplo, o caso da avaliação dos efeitos do treinamento de novos corretores de 
imóveis nas vendas que seja influenciado por uma crise bancária. A venda de imóveis poderia ter sido 
alavancada pela crise bancária e não pela suposta expertise dos novos corretores. 
 
3.10 Variáveis de supressão 
 
Por variável de supressão (S), define-se uma variável espúria que, mesmo externa à relação 
(X-Y), anula, cancela, esconde ou reduz uma relação assimétrica verdadeira entre a variável 
independente e a variável dependente. 
Segundo Marconi e Lakatos (2000, p. 218), se a conversão de uma variável extrínseca em 
fator de teste defende o pesquisador de supor uma relação entre duas variáveis que de fato inexiste, a 
conversão de uma variável de supressão defende o pesquisador de supor a inexistência ou ausência de 
relação entre duas variáveis que de fato existe, mas fora “mascarada” pela própria variável de 
supressão. Para se precaver desse erro, o pesquisador deve exercer controle sobre a variável de 
supressão, de modo a verificar se a suposta ausência de relação decorre da atuação dessa variável 
espúria. Se isso ocorre, isto é, se emergir uma relação na ausência da variável de supressão, diz-se que 
a ausência de correlação inicial era devida exclusivamente à variável de supressão. 
Imagine-se um pesquisador que pretende descobrir se a opinião sobre aspectos controversos da 
sexualidade diverge significativamente entre meninos e meninas adolescentes. Para dar conta dessa 
demanda, ele produz um questionário identificado com perguntas sobre o tema e não encontra uma 
diferença significativa nas respostas. O pesquisador, então, desconfia de que a identificação dos 
informantes nas respostas altera esse resultado e resolve controlar essa variável, tornando-a fator de 
teste. Desse modo, faz uma nova bateria de questionários, solicitando identificação somente para 
metade dos novos informantes. Ao verificar os dados, agora, percebe uma diferença significativa entre 
meninos e meninas entre os questionários anônimos que não se encontra entre os questionários 
identificados. Desse modo, a variável identificação diminui a assimetria sexo/opinião atuando como 
variável de supressão, isto é, anulando uma correlação que de fato existe. 
 
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Esse exemplo nos alerta de que tanto é possível encontrar uma assimetria espúria como uma 
simetria espúria. Nos dois casos, o pesquisador deve converter as supostas variáveis espúrias em fator 
de teste e, no caso de ressurgir uma assimetria antes não encontrada, identificar essa variável como de 
supressão. 
 
3.11 Variáveis de distorção 
 
Por variável de distorção (D) define-se uma variável espúria cuja intervenção na relação (X-
Y) provoca uma inversão de resultado, seja anulando uma relação assimétrica, seja positivando uma 
relação simétrica entre as variáveis independente e dependente. 
Segundo Marconi e Lakatos (2000, p. 220), o exercício de controle sobre uma suposta variável 
de distorção, transformando-a em fator de teste, defende o pesquisador de obter uma interpretação que 
se revela contrária à interpretaçãofactual. Em outras palavras, isso impede o pesquisador de 
considerar positiva uma relação negativa e de considerar negativa uma relação positiva. 
Imagine-se um investigador que pretende identificar a opinião de bacharéis de direito sobre a 
manutenção dos exames de Ordem. Realizada a pesquisa, os dados revelam franca desaprovação do 
exame. Todavia, seria esse o resultado se houvesse um cotejo entre bacharéis previamente aprovados e 
aquele ainda não aprovados no Exame? Exercido o controle sob essa variável, convertendo-a em fator 
de teste, a relação se inverte: o exame é desaprovado somente entre os bacharéis ainda não aprovados 
e, inversamente, aprovado por aqueles que já se encontram aprovados, sugerindo que a opinião está 
relacionada com o status do profissional diante do referido exame. 
 
Conclusão 
 
Neste texto, destacou-se a importância das variáveis quantitativas na elaboração de pesquisas 
empíricas descritivas, correlacionais, pós-factuais e experimentais. As variáveis foram tomadas como 
elementos constituintes das hipóteses e suas características foram desenvolvidas conforme a função 
que as hipóteses desempenham nos estudos. Tendo sido apresentadas as relações de associação e de 
causalidade entre variáveis e considerando como pano de fundo as pesquisas experimentais, foram 
apresentados os vários tipos de variáveis que compõem o que se denominou de contexto experimental, 
contexto causal e contexto ampliado de variáveis. No contexto experimental, encontram-se as 
variáveis: independente (X), moderadora (M) e dependente (Y). Esse ambiente é neutralizado por 
inúmeras variáveis espúrias controladas. No contexto causal, incorporam-se variáveis: antecedentes 
(Z), componentes (C) e intervenientes (W) que, de alguma forma, estão atreladas à relação causal de 
eventos (XY). No contexto ampliado, por sua vez, incorporam-se variáveis externas à relação causal 
que afetam todos os elos da cadeia. Nesse contexto, incluem-se as variáveis: extrínsecas (E), de 
supressão (S) e de distorção (D). Vale mencionar que o conhecimento e a consideração desses vários 
contextos e das variáveis que os compõe são fundamentais para a correta elaboração de projetos e, 
portanto, um passo imprescindível para a qualificação de pesquisas quantitativas, razão pela qual não 
podem ser ignorados ou negligenciados. 
 
Referencias 
 
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EPU, 1976. V. 2. 
JOLIVET, Régis. Curso de filosofia. 13. ed. Rio de Janeiro: Agir, 1979. 
 
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JUNG, Carlos Fernando. Metodologia científica e tecnológica: módulo 3 – variáveis e 
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MALHOTRA, Naresh K. Pesquisa em marketing: uma orientação aplicada. 4. ed. Porto 
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jurídica. 3. ed. rev. ampl. São Paulo: Atlas, 2000 
SCHRADER, Achim. Introdução à pesquisa social empírica: um guia para o planejamento de 
projetos de pesquisa não experimentais, com a colaboração de Magdalene Malwitz-Schütte e 
Jürgen Sell. Trad. de Manfredo Berger. 2. ed. Porto Alegre: Globo, 1978