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