A área de pesquisa em Educação em Ciências ainda sofre influências do positivismo, materializadas no delineamento de estudos tanto quantitativos como qualitativos. Os métodos quantitativos tradicionais se mostram como fortes agentes da perspectiva positivista de pesquisa, principalmente pela ingênua interpretação de que os dados numéricos representam a realidade dos fatos. Na intenção de se afastar dessa visão, observou-se um avanço na direção do desenvolvimento dos chamados métodos mistos, principalmente quanto à análise quantitativa interpretativa, que incentiva uma variedade maior de métodos analíticos para poder melhor compreender o objeto de estudo. Assim, objetiva-se discutir, nesse artigo, o Escalonamento Multidimensional (Multidimensional Scaling - EMD) e a Análise de Correspondência (Correspondence Analysis - AC), que se configuram como possibilidades de métodos quantitativos interpretativos recorrentemente utilizados na análise multivariada de dados, além de apresentar exemplos de aplicação em pesquisas na área de Educação em Ciências. O resultado da nossa apresentação é que métodos quantitativos interpretativos devidamente fundamentados e refletidos podem se afastar do paradigma positivista que ainda permeia a área de Educação em Ciências.The field of research in Science Education still lives in the shadow of positivism, which hides in methodologies both quantitative and qualitative. Tradicional quantitative methods are shown to be strong agents of the positivist perspective of research, mainly due to the naive interpretation that the numerical data represent the reality of the facts. In order to move away from this positivist view, there was an advance in the direction of the development of so-called mixed methods, especially in the quantitative interpretive analysis, which encourages a greater variety of analytical methods in order to better understand the object of study. Thus, the objective of this paper is to discuss Multidimensional Scaling (EMD) and Correspondence Analysis (AC), which are configured as possibilities of interpretative quantitative methods that are routinely used in the multivariate analysis of data, as well as examples applied in research in the area of Science Education. The result of our presentation is that duly substantiated and reflected interpretative quantitative methods can move away from the positivist paradigm that still permeates the area of Science Education
