Embora seja muito comum ouvir os termos variável independente e dependente, as variáveis estranhas são menos comuns, o que é surpreendente porque uma variável estranha pode destruir a integridade de um estudo de investigação que afirma mostrar uma relação de causa e efeito. Uma variável estranha é uma variável que pode competir com a variável independente na explicação do resultado. Lembre-se disto, se alguma vez estiver interessado em identificar relações de causa e efeito, deve sempre determinar se existem variáveis estranhas com as quais se deva preocupar. Se uma variável estranha é realmente a razão de um resultado (e não o IV), então por vezes gostamos de lhe chamar uma variável confusa porque confundiu ou confundiu a relação em que estamos interessados. (ver exemplo abaixo)
Exemplo
P>Pomos que queremos determinar a eficácia de um novo currículo de curso para uma classe de métodos de investigação em linha. Queremos testar a eficácia do novo currículo do curso na aprendizagem dos alunos, em comparação com o currículo do curso antigo. Não somos capazes de utilizar tarefas aleatórias para equiparar os nossos grupos. Em vez disso, pedimos a um dos professores online mais experientes da faculdade que utilize o novo currículo online com uma turma de estudantes online e o antigo currículo com a outra turma de estudantes online. Imagine que os alunos que frequentam o novo curso curricular (o grupo experimental) obtêm notas mais elevadas do que o grupo de controlo (o antigo currículo). Vê algum problema em afirmar que a razão para a diferença entre os dois grupos é devido ao novo currículo? O problema é que existem explicações alternativas.
P>Primeiro, talvez a diferença se deva ao facto de o grupo de alunos do novo curso curricular serem alunos mais experientes, tanto em termos de idade como de onde estavam nos seus estudos (mais alunos do terceiro ano do que alunos do primeiro ano). Talvez a classe do antigo currículo tivesse uma maior percentagem de estudantes para os quais o inglês não é a sua primeira língua e eles lutaram com algum do material por causa das barreiras linguísticas, que nada tinham a ver com o antigo currículo. Por outras palavras, temos um problema, na medida em que poderia haver explicações alternativas para as nossas conclusões. Estas explicações alternativas são chamadas variáveis estranhas e podem ocorrer quando não temos uma atribuição aleatória. De facto, é muito possível que a diferença que vimos entre os dois grupos se deva a outras variáveis (isto é, nível de experiência dos estudantes, proficiência na língua inglesa), em vez do IV (currículo novo versus antigo).
É importante notar que os investigadores podem e devem tentar controlar para variáveis estranhas, tanto quanto possível. Isto pode ser feito de duas maneiras. A primeira é através da utilização de procedimentos padronizados. Isto significa que o investigador tenta assegurar que todos os aspectos da experiência são os mesmos, com excepção da variável independente. Por exemplo, os investigadores utilizariam o mesmo método para recrutar participantes e conduziriam a experiência no mesmo local. Assegurar-se-iam de que dariam a mesma explicação aos participantes no início do estudo e qualquer feedback no final do estudo exactamente da mesma forma. Quaisquer recompensas pela participação seriam oferecidas a todos os participantes da mesma forma. Também poderiam assegurar que a experiência ocorre no mesmo dia da semana (ou mês), ou à mesma hora do dia, e que o laboratório é mantido a uma temperatura constante, um nível constante de brilho, e um nível constante de ruído (Explore Psychology, 2019).
A segunda forma que um investigador numa experiência pode controlar para variáveis estranhas é empregar uma atribuição aleatória para reduzir a probabilidade de características específicas de alguns dos participantes terem influenciado a variável independente. A atribuição aleatória significa que cada pessoa escolhida para uma experiência tem igual probabilidade de ser atribuída ao grupo de teste do grupo de controlo (Explore Psychology, 2019). O capítulo 6 fornece mais pormenores sobre a atribuição aleatória, e explica a diferença entre um grupo de teste e um grupo de controlo.