额外变量是除了自变量以外，还可能影响因变量的潜在因素，需要进行控制。和自变量的主要区别在于额外变量对因变量的影响不是我们关心的研究问题。常见的额外变量例如参试者特点（技术使用经验、个体差异等）、实验中的情境与执行细节、参试者的任务动机等。如果额外变量没有被有效控制，并且它对结果产生了系统性（非随机性）的影响，那么可以被称作混淆变量（confounding variables）。
- 参试者特征：参试者的性别年龄、专业背景、相关经验、身体状态、认知能力、风险偏好等各种差异都可能影响因变量。因此，需要设定参试者招募的纳入标准和排除标准，随机化分配，并通过功效分析或经验法则合理设定参试者数量。
- 实验环境和执行流程：光照、温度、噪音等基本环境因素，参试者执行任务的工作台、软硬件设备，以及主试与参试者的沟通方式等，需要采用排除法或恒定法来控制。排除法指把干扰源直接从实验中移走；恒定法把移不走的干扰源固定住，在每个实验条件下保持恒定。能排除的就排除，不能排除的保持恒定。
- 参试者参与实验的任务动机：参加实验的动机可能是对主题感兴趣，或者为了获得报酬或礼物，这些可能会影响参试者的投入程度或者行为特点。因此，需要明确可能有哪些动机带来的系统性的参试者行为偏差，并通过激励机制设计等手段实现激励相容。