O que são variáveis estranhas e confusas?
Ao nível da licenciatura e da dissertação de mestrado, concentrar-se-á frequentemente apenas em duas variáveis: uma variável independente e uma dependente; ou por vezes, uma segunda ou terceira variável independente e/ou dependente . Apenas numa minoria de casos é provável que examine um grande número de variáveis de uma só vez. Contudo, só porque se concentra num pequeno número de variáveis, isto não significa que estas sejam as únicas variáveis que se relacionam com a investigação que está a realizar. A este respeito, uma variável externa refere-se a quaisquer variáveis que não esteja a estudar intencionalmente (ou não possa estudar, talvez devido a razões de custo ou dificuldade). Em vez de haver apenas algumas destas variáveis estranhas, é provável que haja centenas ou mesmo milhares. Por outras palavras, é impossível evitar variáveis estranhas.
Antes de explicarmos a relação entre variáveis estranhas e variáveis de confusão, vejamos alguns exemplos de variáveis estranhas:
Estudo #1
A relação entre a música de fundo e o desempenho de tarefas entre empregados numa instalação de embalagem
O estudo visa examinar a relação entre a música de fundo e o desempenho de tarefas entre empregados numa instalação de embalagem (por exemplo, Amazon, Wal-Mart, Tesco, etc.). Nestas instalações de embalagem, o trabalho dos empregados é recolher os artigos encomendados pelos clientes do armazém, embalá-los, colá-los numa etiqueta com o endereço do cliente, e colocar a embalagem na linha de entrega. Cada vez que um empregado faz isto, ele completa uma tarefa.
O objectivo do estudo é descobrir que efeito a música de fundo pode ter no desempenho da tarefa dos empregados; ou seja, quantas embalagens (ou seja, tarefas) eles processam numa dada hora. Isto é importante para as empresas porque se descobrirem que a música ambiente tem um efeito positivo no desempenho da tarefa; ou seja, se a música ambiente aumentar o número de pacotes processados numa dada hora, podem querer implementar um programa de música ambiente em todas as suas instalações de embalagem.
Variáveis intencionais
As variáveis intencionais neste estudo são as variáveis que o investigador quer examinar. Estas incluem uma variável independente e uma variável dependente. Ver abaixo:
Variável independente:
Música de fundo (uma variável nominal porque os empregados são fornecidos com ou sem música de fundo)
Variável dependente:
Rendimento da tarefa (uma variável contínua, medida em termos do número de tarefas que os empregados desempenham correctamente por hora)
A variável independente, ruído de fundo, consiste num controlo e num tratamento. O controlo refere-se às condições normais vividas pelos empregados nas instalações de embalagem, o que, neste caso, significa que os empregados não estão a receber música de fundo (ou seja, empregados sem música de fundo). O tratamento é a intervenção que estamos a fazer para comparar a adição de música de fundo com as condições normais (ou seja, com o controlo) na instalação de embalagem. Por outras palavras, o tratamento está a fornecer aos empregados música de fundo. É esta variável independente (ou seja, música de fundo) que estamos a manipular para examinar o seu efeito sobre a variável dependente (ou seja, execução da tarefa). Utilizamos a palavra manipulação porque estamos a tomar a variável independente e a alterá-la (isto é, com ou sem música de fundo) para diferentes grupos (isto é, o grupo de controlo e o grupo de tratamento).
Então, para realizar esta experiência, tomamos uma amostra de empregados nas instalações de embalagem (por exemplo, uma amostra de 100 empregados do total de 400 empregados que lá trabalham, o que é conhecido como a população). Em seguida, atribuímos aleatoriamente metade destes empregados da amostra (ou seja, 50 empregados) ao grupo de controlo e a outra metade (ou seja, 50 empregados) ao grupo de tratamento. Num determinado dia e hora, começamos a experiência; assim o grupo de controlo continua com o seu dia normal sem qualquer música, enquanto o grupo de tratamento ouve a música. A experiência continua durante um turno de 8 horas. Para cada uma destas 8 horas, registamos o número de tarefas que cada empregado executa correctamente, tanto para o grupo de controlo como para o grupo de tratamento. Esta execução de tarefa é a nossa variável dependente (também conhecida como variável de resultado).
Em circunstâncias normais, analisaríamos então estatisticamente os nossos resultados comparando as pontuações da variável dependente (ou seja, o número de tarefas correctamente executadas por hora) entre os dois grupos (ou seja, o grupo de controlo e o grupo de tratamento). Isto deveria mostrar-nos se existem diferenças no número de tarefas executadas entre o grupo de controlo e o grupo de tratamento. Isto, em teoria, iria falar-nos da relação entre a música de fundo e a execução de tarefas entre os funcionários da instalação de embalagem. Deveria dizer-nos se não existe qualquer relação, uma relação positiva ou uma relação negativa, bem como fornecer-nos o que é conhecido como pontuação de ganho. Por outras palavras, nós saberíamos: (a) se a música de fundo está relacionada com o desempenho da tarefa; (b) se está, se a música de fundo aumentou ou diminuiu o desempenho da tarefa; e (c) por quanto a música de fundo aumentou ou diminuiu o desempenho da tarefa.
Variáveis estranhas
As variáveis estranhas neste estudo são aquelas variáveis que também podem ser medidas, o que também pode afectar os resultados. Distinguimos entre as variáveis estranhas que poderiam actuar como variáveis independentes e as que poderiam influenciar a variável dependente. Embora existam muitas dessas variáveis estranhas, demos alguns exemplos abaixo:
Variáveis independentes:
▪Type de música de fundo (por exemplo, música de cartaz, música de dança/electrónica, audição fácil, música clássica, etc.)
▪Loudness de música de fundo (por exemplo baixos, médios, altos volumes, etc.)
▪Time do dia em que a música de fundo foi tocada (por exemplo, de manhã, à tarde, à noite, etc.)
Por outras palavras, como é que as partituras de execução da tarefa (isto é, a variável dependente) poderiam ter sido diferentes se variáveis independentes alternativas tivessem sido manipuladas (por exemplo variáveis independentes tais como o tipo de música de fundo ser diferente; ou alterar o ruído da música de fundo; ou talvez a hora do dia em que a música de fundo foi tocada)?
Variáveis diversas que também podem afectar a variável dependente:
▪Employee cansaço
▪Employee motivação
▪Job satisfação
Há outras variáveis externas que não estamos a manipular, tais como o cansaço dos funcionários, a motivação dos funcionários e a satisfação no trabalho. Embora não estejamos a manipular estas variáveis estranhas, elas poderiam ainda assim afectar as pontuações de desempenho da tarefa (ou seja, a variável dependente) dos dois grupos (ou seja, o grupo de controlo e o grupo de tratamento), pelo que as colocámos sob o título de variáveis estranhas que também poderiam afectar a variável dependente acima. Não estamos a tentar dizer que estas são variáveis dependentes; apenas que são variáveis estranhas que podem afectar a variável dependente, o que devemos ter em conta. Por exemplo, o cansaço dos empregados poderia afectar as suas pontuações de desempenho de tarefas no dia da experiência, assim como o seu nível de motivação ou satisfação profissional. Estas não são coisas que estamos a tentar manipular (ou seja, não são variáveis independentes neste estudo), mas podem afectar os nossos resultados.
Outras variáveis estranhas podem estar relacionadas com diferenças individuais (por exemplo, desempenho de tarefas existentes dos funcionários, idade e sexo dos funcionários, etc.), o ambiente em que o estudo é realizado (por exemplo, o cansaço dos funcionários pode afectar as suas pontuações de desempenho de tarefas no dia da experiência, bem como o seu nível de motivação ou satisfação no trabalho, o clima dentro da instalação de embalagem, especialmente se a instalação não estiver climatizada/aquecida; o clima exterior, que pode afectar o humor do empregado, etc.), bem como factores relacionados com a variável independente (por exemplo, tipo de música, volume de música, hora do dia), e a variável dependente (por exemplo cansaço do empregado – número de turnos – motivação do empregado, satisfação profissional, etc.), como já discutimos.
p>Estudo #2:
O impacto do formato de aprendizagem/estilo de ensino (palestras/seminários) no desempenho do exame
Variáveis internas
Variável independente: formato de aprendizagem/estilo de ensino (seja palestras ou seminários)
Variável dependente: desempenho do exame (exame estatístico variando entre 0-100 pontos)
Variáveis diversas
Variável independente: qualidade do docente vs. seminários; professor
Variável dependente: cansaço do aluno
Podemos querer examinar como dois estilos diferentes de ensino na sala de aula (ou seja o estilo de ensino é a variável independente) afectam os resultados matemáticos dos alunos (ou seja, os resultados matemáticos são a variável dependente).p> Isto leva-nos a uma discussão sobre quando variáveis estranhas se tornam variáveis confusas, onde oferecem uma explicação alternativa para alterações nos resultados da variável dependente, reduzindo a validade interna dos seus resultados.