Confounding is een belangrijk en veelvoorkomend probleem in observationeel, niet-gerandomiseerd onderzoek. Er is sprake van confounding wanneer een derde variabele, die gerelateerd is aan zowel de onafhankelijke variabele (OV) als de afhankelijke (AV), het causale verband tussen die twee verstoort of veroorzaakt (spurieuze correlatie).
Er zijn verschillende methoden om te corrigeren voor confounding; de meest gebruikten zijn: stratificatie (houd de confounder constant binnen een stratum) en multivariabele regressiemodellen (statistische controle). Met deze methoden is het alleen mogelijk om te corrigeren voor variabelen waarover gegevens bekend zijn, dus gemeten confouders.
Overigens is niet elke variabele die met de OV en AV samenhangt een confounder, hij kan namelijk ook een mediator zijn als hij onderdeel uitmaakt van het causale proces: OV --> MED --> AV.
Het komt er op neer dat je goed moet nadenken hoe je causale model eruit ziet. In geval van leeftijd kan je de correlaties tussen leeftijd en je OV en AV onderzoeken, is die hoog en lijkt het logische dat leeftijd oorzaak kan zijn van zowel OV als AV dan is leeftijd een confounder (leeftijd als mediator kan ik me niets bij voorstellen). Als de N voldoende groot is kan je wellicht leeftijdsgroepen maken om het effect van leeftijd te controleren of leeftijd als variabele in een regressiemodel opnemen. Het effect van de OV (gecorrigeerd voor leeftijd) zal dan kleiner worden.