Em estatísticas e estudos científicos, o uso de variáveis é um aspecto importante da estruturação e conclusão de um teste ou pesquisa. Embora a maioria das pessoas esteja familiarizada com as variáveis independentes e dependentes, outro tipo de variável pode alterar o resultado dos resultados. Essa terceira variável é a variável não controlada, também conhecida como variável de confusão.

Uma variável não controlada, ou variável mediadora, é a variável em um experimento que tem o potencial de impactar negativamente a relação entre o variáveis independentes e dependentes. Isso pode causar correlações falsas, análise inadequada dos resultados e rejeições incorretas de uma hipótese nula.
Métodos de prevenção

Você pode reduzir ou eliminar os efeitos de variáveis não controladas, tendo um design claramente planejado para o experimento, juntamente com verificações consistentes para variáveis não controladas. Alguns métodos para reduzir variáveis não controladas são grupos de experimentos aleatórios, controles rígidos sobre variáveis independentes e definindo estritamente variáveis em fatores mensuráveis para se livrar de fatores "confusos".
Exemplo

Um exemplo de como um variável descontrolada pode alterar os resultados de um experimento. Quando uma pessoa fica com raiva, ela sofre de uma forte dor de cabeça. Seria fácil afirmar que as dores de cabeça dele são o resultado de sua raiva até você considerar o fato de que ele bebe mais bebidas que contêm cafeína e dorme menos de seis horas por noite, em média, quando está com raiva. Essas variáveis confusas alteram a relação entre a raiva e as dores de cabeça, porque você não tem como determinar quais das três variáveis causam dor em sua cabeça.
Causa e correlação

A questão de variáveis não controladas geralmente ocorrem em relação a problemas de correlação e causalidade. Como correlação não significa necessariamente causalidade, a análise baseada em descobertas de variáveis não controladas pode criar uma leitura incorreta de um link entre duas variáveis. Você sempre deve usar o julgamento humano ao analisar os resultados do teste para determinar se uma variável não controlada causou problemas subjacentes que levaram a descobertas incorretas.