Las asociaciones falsas en Estadística se deben frecuentemente a un fenómeno conocido como confusión. En modelamiento, el fenómeno de la confusión puede ser problemático y por lo tanto se debe prestar atención a su detección. En este trabajo se estudian algunas técnicas recomendadas en la literatura para detectar confusión cuando se trabajan con modelos lineales clásicos y con modelos de la familia exponencial, particularmente el modelo logístico y el Poisson. El objetivo es evaluar si los criterios para detectar confusión propuestos para modelos clásicos son válidos para algunos modelos de la familia exponencial.