Le variabili estranee sono quelle che producono un’associazione tra due variabili che non sono causalmente correlate. Per esempio, se abbiamo un’associazione tra due variabili (X e Y), e questa associazione è dovuta al fatto che sia X che Y sono influenzate da una terza variabile (Z), allora diremo che l’associazione tra X e Y è spuria e che è il risultato dell’effetto di una variabile estranea (Z). Naturalmente, Z sarebbe una variabile estranea quando si tratta di quella particolare relazione, ma potrebbe non esserlo per altre relazioni.
Le variabili di confondimento sono simili alle variabili estranee, con la differenza che esse influenzano due variabili che non sono spurie. Per esempio, se X e Y sono associati e anche causalmente correlati (per esempio, se X influenza Y), l’associazione tra X e Y può riflettere non solo la loro connessione causale ma anche l’influenza di una terza variabile (Z). Così, l’associazione tra X e Y può esagerare l’effetto causale di X su Y perché l’associazione è gonfiata dall’effetto di Z sia su X che su Y. In questo caso, ci riferiremo a Z come una variabile di confondimento.
Non tutti i ricercatori usano questi termini o li usano esattamente nel modo in cui li abbiamo definiti qui, ma questi possibili effetti distorsivi di una terza variabile sono riconosciuti da tutti.