Las variables de confusión son un tipo de variables
que están relacionadas con las variables independientes
y dependientes de un modelo.
Una variable de confusión debe cumplir dos requisitos:
el primero es que debe estar correlacionada
con la variable independiente.
Y el segundo es que debe tener una relación causal
con la variable dependiente.
Un ejemplo bastante típico consiste en recopilar datos
sobre las quemaduras solares y el consumo de helado.
Si observamos que el consumo de helados aumenta al mismo tiempo
que los casos de quemaduras solares,
¿podemos deducir que el helado ocasiona quemaduras solares?
Una de las variables que faltan aquí es la temperatura
como indicador de la cantidad de sol como variable de confusión.
Cuanto más calor haga, más probable es que la gente coma helado
y se queme con el sol al pasar más tiempo al aire libre.
Uno de los retos de la creación de modelos
es que hay que hacer una búsqueda exhaustiva
de posibles factores de confusión,
ya que su ausencia podría causar que ciertos algoritmos
identifiquen relaciones que no existen.
Del mismo modo, si se identifica el factor de confusión,
pero los algoritmos en cuestión no lo gestionan adecuadamente,
podrían terminar acentuando las relaciones que sí existen.