Una variable de confusión es un factor externo que varía junto con la variable independiente y que podría producir el efecto observado en la variable dependiente. Cuando existe una variable de confusión, el experimentador no puede estar seguro de la causa del resultado.

Supongamos que un estudio compara un nuevo método de enseñanza con uno antiguo y encuentra mejores resultados en las pruebas en el grupo que utilizó el nuevo método. Si, además, este grupo incluyera a un mayor número de estudiantes con alto rendimiento académico, la capacidad previa actuaría como un factor de confusión. La mejora podría deberse al método, a los estudiantes o a ambos. Un buen diseño experimental previene los factores de confusión mediante la asignación aleatoria, el mantenimiento de condiciones constantes o la medición y el control estadístico de dichos factores.

Las variables de confusión son especialmente problemáticas en la investigación correlacional y cuasiexperimental, donde la asignación aleatoria es imposible. La edad, el estatus socioeconómico y la motivación suelen actuar como variables de confusión en los estudios sobre desarrollo y educación. Identificarlas requiere tanto rigor metodológico como un conocimiento profundo del área de estudio.

Un hallazgo es tan fiable como el diseño experimental que lo produjo. Las variables de confusión no controladas hacen que la interpretación causal sea ambigua.