As variáveis ​​de confusão são um tipo de variável
que está relacionado às variáveis ​​independentes e dependentes do modelo.
Uma variável deve atender a duas condições para ser uma variável de confusão.
Uma delas é que deve ser correlacionada com a variável independente.
E a outra é que deve ter relação causal com a variável dependente.
Um exemplo bastante clássico envolve a coleta de dados
sobre queimaduras solares e consumo de sorvete.
Se você descobre que o maior consumo de sorvete
está associado a uma maior probabilidade de queimaduras solares,
devemos pensar que o consumo de sorvete causa queimaduras solares?
O que está faltando é a temperatura, que indica a quantidade de sol
e é uma variável de confusão.
Quanto mais quente, maior a probabilidade de as pessoas comerem sorvete
e terem queimaduras solares,
pois passam mais tempo ao ar livre.
Um dos desafios da modelagem é fazer uma busca exaustiva
de possíveis fatores de confusão.
Senão, podemos chegar a algoritmos que indicam relações que não existem.
Pela mesma razão,
se identificarmos isso sem dar um tratamento adequado
pelo algoritmo em questão
podemos acabar exagerando as relações que realmente existem.