O método científico se caracteriza por observar o universo a partir das distintas grandezas que o compõem, ou seja, com base em variáveis (grandezas que podem variar ao longo do tempo, ou de caso para caso) e constantes (grandezas que, para todos os fins práticos, não variam).
Segundo Barbetta (1998), denominam-se “variáveis” as características que podem ser observadas (ou medidas) em cada elemento de um fenômeno, sob as mesmas condições. Para o autor, uma variável medida (ou observada) num elemento deve gerar um e apenas um resultado.
Variáveis são grandezas operacionalizadas de modo que se possam quantificar conceitos abstratos e fazer comparações significativas entre fenômenos naturais e suas propriedades, por meio de conceitos a eles relacionados.
Nuñez; Silva (2008b) definem “variáveis” como características quantitativas ou qualitativas que são objeto de busca em relação ao objeto a pesquisar. Entre outras classificações, as variáveis podem ser independentes, dependentes ou intervenientes.
Variáveis independentes são aquelas observadas ou manipuladas para se averiguar a relação entre suas variações e o comportamento de outras variáveis, ou seja, são aquelas que satisfazem o objeto em função do qual se deseja realizar previsões e/ou controle. Para Bisquerra; Sarriera; Martínez (2004), variáveis independentes são as possíveis causas de uma alteração em uma relação de causa-efeito; são variáveis experimentais, manuseadas e controladas pelo pesquisador, as quais pretendem explicar as mudanças produzidas na variável dependente. De acordo com Nuñez; Silva (2008b), variável independente é o fator que figura na formulação da hipótese como razão do comportamento do fenômeno.
Variáveis dependentes são aquelas cujo comportamento se quer averiguar em função das oscilações das variáveis independentes, ou seja, aquelas que correspondem àquilo que se deseja prever e/ou controlar (BISQUERRA; SARRIERA; MARTÍNEZ, 2004).
Já as variáveis intervenientes não são diretamente objeto de estudo, ou seja, são alheias ao experimento, mas também interferem na relação entre as variáveis independentes e as dependentes, influenciando os resultados, Um exemplo são os fatores ambientais (BISQUERRA, SARRIERA E MARTÍNEZ, 2004).
Quando uma variável se expressa numericamente, como resultado de medição, diz-se que ela é quantitativa. As variáveis quantitativas são classificadas em dois tipos: contínuas e descontínuas.
Uma variável é descontínua ou discreta quando deriva de um processo denominado “contagem” (COSTA, 2001). Por exemplo: o número de pessoas envolvidas em um estudo constitui uma variável descontínua. Essa variável pode assumir os valores 0, 1, 2, 3, 4, 5, entre outros números inteiros, mas não pode assumir valores tais como 1,5 ou 6,9.
A variável contínua pode admitir qualquer um dos valores intermediários, sem exclusão de nenhum, uma vez que resulta de um processo denominado “mensuração”. Por exemplo: os comprimentos de duas mesas são, respectivamente, 1 m e 2 m, mas, entre esses dois valores, nada impede que existam centenas de outros. O valor da variável contínua depende da precisão do instrumento de medida utilizado e da habilidade do operador.
No processo de experimentação, existem também as variáveis de controle. Segundo Nuñez e Silva (2008b), no processo de testar hipóteses faz-se necessário o controle de fatores (variáveis) que podem alterar as relações entre a variável independente e a dependente. São variáveis que devem ser fixadas (passam a ser fatores constantes).
As variáveis diferem no que diz respeito à quantidade de informação que seu nível de mensuração pode prover. De acordo com Costa (2001), um bom modo de lidar com variáveis é situá-las em níveis. Cada nível tem determinadas características e indica que operações matemáticas podem ser validamente efetuadas. Basicamente, o fator que determina a quantidade de informação que uma variável pode prover é seu tipo de nível de mensuração. Sob esse prisma, e dentro do interesse de nosso estudo, as variáveis são classificadas como ordinais ou intervalares.
a) Variáveis ordinais: permitem classificar os itens medidos em termos de qual tem menos e qual tem mais a qualidade representada pela variável, mas ainda não admitem que se diga "quanto tem mais". Um exemplo típico é o status sócio
econômico das famílias residentes em uma localidade: sabe-se que média-alta é mais "alta" do que média, mas não se pode dizer quanto é mais alta.
b) Variáveis intervalares: admitem não apenas ordenar em postos os itens que estão sendo medidos, mas também quantificar e comparar o tamanho das diferenças entre eles. As variáveis desse nível, além de manterem as características dos níveis anteriores, seguem/têm uma escala de medida padronizada. Isso possibilita que, em termos matemáticos, sejam efetuadas as operações de adição e de subtração, mas jamais as de multiplicação ou de divisão. Podemos usar como referência o exemplo utilizado por Costa (2001), o qual considera as escalas termométricas Celsius e Fahrenheit: a escala Celsius vai de 0º a 100º e possui 100 divisões, cada uma chamada grau; a escala Fahrenheit vai de 32º a 212º e possui 180 divisões, igualmente chamadas graus. Observe-se a Tabela 1, a seguir:
Corpos Escalas Celsius Fahrenheit A 20 68 B 40 104 C 60 140 D 80 176 Fonte: Costa, 2001, p. 24
Vale lembrar que, em ambas as escalas, o zero é relativo - em oposição a absoluto, uma vez que um corpo a zero grau apenas está bem frio, o que não significa ausência de calor. Observe-se no exemplo apresentado na Tabela 1, que, embora o corpo B esteja a 40ºC, ele não é duas vezes mais quente do que o corpo A, que está a 20ºC. Se isso fosse verdade, 104ºF deveriam ser também o dobro de 68ºF, o que apresenta de modo evidente a inverdade da suposição.
Se se fizer a subtração da temperatura dos corpos D e A em ambas as temperaturas, ter-se-á: 80ºC – 20ºC = 60ºC, e 176ºF - 68ºF = 108ºF. Verificando-se as diferenças, pode-se dizer que 60ºC = 3 X 20ºC e que 108ºF = 3 X 36ºF; ou seja: 20ºC + 20ºC + 20ºC + 20ºC = 80ºC, e 68ºF + 36ºF + 36ºF + 36ºF = 176ºF. Logo a relação de três vezes se verifica. Portanto, é possível, adicionarem-se ou subtraírem-se valores da própria escala; entretanto, a operação de multiplicar só é válida com diferenças de valores de cada escala.
Além das três classificações de variáveis anteriores, Costa (2001) e, Bisquerra; Sarriera; Martínez (2004) acrescentam as variáveis denominadas “racionais”, ou “de razão” que também são escalas de intervalos, mas acrescidas do zero absoluto, ou seja, a ausência total de qualidade de medida. Portanto, trata-se de um valor que não pode ser rebaixado na Tabela 1- Exemplos de variáveis intervalares
parte inferior. Muitas variáveis quantitativas são medidas em escala de razão: idade, peso, extensão, entre outras.
Segundo Nuñez; Silva (2008b), a medição de uma variável, no trabalho experimental, supõe:
a) definir as unidades apropriadas para a magnitude a ser medida; b) definir os instrumentos adequados para a medição;
c) reconhecer o erro na medição e utilizarem procedimentos adequados para minimizá-lo;
d) fazer estimativas das medidas;
e) estabelecer os critérios de validez e de confiabilidade para a medição; f) fazer a medição e estabelecer os valores segundo as exigências anteriores.
Sá (1994) assinala como importante desenvolverem-se capacidades associadas ao trabalho experimental no ensino de Ciências Naturais, em relação a identificar:
a) variáveis que possam influenciar o comportamento ou propriedades de um fenômeno ou experimento;
b) a variável a ser manipulada (independente);
c) a variável a ser medida ou comparada no final (dependente);
d) as variáveis cujo valor deva ser mantido constante (controladas) numa investigação.