Os vieses, ou erros sistemáticos, são condições às quais todas as pesquisas científicas estão sujeitas. Esses podem, quando presenter, interferir ou alterar o resultado de um estudo, reduzindo a sua validade. Tipos de vieses incluem: de seleção, que ocorre na seleção dos participantes ou nos motivos que influenciaram os sujeitos a participarem do estudo; de memória, característico de estudos retrospectivos, no qual doentes tendem a lembrar mais de detalhes do passado do que não doentes; de informação, por erros na coleta ou mensuração dos dados, que pode causar distorções; de confundimento, no qual existe uma falta de condições para comparação entre as populações expostas e não expostas, em relação ao risco de adoecer, como quando uma condição não controlada influencia as variáveis do estudo. Para evitar sua presença as variáveis devem ser selecionadas com cuidado. As variáveis independentes são as que não dependem de nenhuma outra medida variável, e as dependentes são as que dependem de outras medidas variáveis. Para entender o papel de uma variável confundidora devemos pensar em exemplo. O clássico é o estudo que encontrou uma associação entre o hábito de beber café (variável independente) com o desenvolvimento de CA de pulmão (variável dependente); contudo, após finalizar o estudo, ao questionar aos sujeitos sobre o hábito de fumar, encontra-se que a grande maioria dos que ingerem café são também tabagistas. O tabagismo, nesse caso, é uma variável de confusão, que está associada à variável independente e é fator de risco para a variável dependente. Assim, essa é a definição de uma variável de confusão. Alternativa A: INCORRETA. Se uma variável X for fator de risco para as variáveis dependente e independente ela não é confundidora, pois não possibilita uma conclusão equivocada entre as variáveis dependente e independente. Alternativa B: INCORRETA. Se uma variável Y está associada à variável dependente ela não corresponde a um fator de risco para o desenvolvimento da mesma, não podendo gerar confusão. Alternativa C: INCORRETA. A variável confundidora deve, assim como a independente, ser fator de risco para a dependente, de forma a alterar sua prevalência (que terá sua causa mascarada). Alternativa D: CORRETA. Ao se associar à variável independente, determinada condição, se não pesquisada, pode gerar uma confusão. Ela será a causa da variável dependente, mas não será de conhecimento do estudo. Assim, o estudo concluirá que a variável independente é causa direta da dependente, sem ser. Resposta correta, letra D.