V teorii stochastických procesů v teorii pravděpodobnosti a statistice je rušivá proměnná náhodná veličina, která je pro pravděpodobnostní model zásadní, ale sama o sobě není nijak zvlášť zajímavá nebo již není předmětem zájmu: jedno z takových použití se objevuje u Chapmanovy-Kolmogorovovy rovnice. Například model stochastického procesu může být koncepčně definován s využitím mezilehlých proměnných, které se v praxi nepozorují. Pokud je problémem odvodit teoretické vlastnosti, jako je střední hodnota, rozptyl a kovariance veličin, které by byly pozorovány, pak jsou meziproměnné rušivými veličinami[cit. potřeba].
Související termín rušivý faktor se používá v souvislosti s blokovými experimenty, kde členy modelu představující blokové průměry, často nazývané „faktory“, nejsou zajímavé. Mnoho přístupů k analýze takových experimentů, zejména tam, kde experimentální plán podléhá randomizaci, považuje tyto faktory za náhodné proměnné. Nověji se ve stejném kontextu používá pojem „rušivá proměnná“.
„Nepříjemná proměnná“ se v kontextu statistických šetření používá pro označení informací, které nejsou předmětem přímého zájmu, ale které je třeba při analýze zohlednit.
V kontextu stochastických modelů nemusí zacházení s rušivými proměnnými nutně zahrnovat práci s úplným společným rozdělením všech zúčastněných náhodných proměnných, i když je to jeden z přístupů. Místo toho může analýza přejít přímo k veličinám, které nás zajímají.
Termín rušivá proměnná se někdy používá i v obecnějších souvislostech, a to jednoduše pro označení proměnných, které jsou při hledání marginálního rozdělení marginalizovány. Zejména v kontextu bayesovské analýzy lze někdy tento termín použít jako alternativu[cit. potřeba] k nuisance parameter, vzhledem k tomu, že bayesovská statistika umožňuje s parametry zacházet jako s pravděpodobnostními rozděleními. Tomu se však obvykle vyhýbáme[cit. v pozn. 1], protože termín nuisance parameter má ve statistické teorii specifický význam.