En una investigación científica, una variable de confusión o factor de confusión es una variable o factor que distorsiona la medida de la asociación entre otras dos variables. El resultado de la presencia de una variable de confusión puede ser el surgimiento de un efecto donde en realidad no existe o la exageración de una asociación real (confusión positiva) o, por el contrario, la atenuación de una asociación real e incluso una inversión del sentido de una asociación real (confusión negativa). \n* Ver el portal sobre Matemática Portal:Matemática. Contenido relacionado con Matemática.

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In statistics, a confounding variable (also confounding factor, a confound, a lurking variable or a confounder) is an extraneous variable in a statistical model that correlates (directly or inversely) with both the dependent variable and the independent variable, in a way that "explains away" some or all of the correlation between these two variables. While specific definitions may vary, in essence a confounding variable fits the following four criteria, here given in a hypothetical situation with variable of interest "V", confounding variable "C" and outcome of interest "O": 1. \n* C is associated (inversely or directly) with O 2. \n* C is associated with O, independent of V 3. \n* C is associated (inversely or directly) with V 4. \n* C is not in the causal pathway of V to O (C is not a direct consequence of V, not a way by which V produces O) The preceding correlation-based definition, however, is metaphorical at best – a growing number of analysts agree that confounding is a causal concept, and as such, cannot be described in terms of correlations nor associations (see causal definition).

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