매개변수변환법(媒介變數變換法, 영어: variation of parameters)은 비제차 상미분 방정식을 푸는 방법이다.
비제차 선형 상미분 방정식은 다음과 같이 표현될 수 있다.

위의 식은

와 같은 일반해를 갖게 되는데, 매개변수변환법은
를 구하는 방법이다.
가 특정 형태를 가질 경우에는 미정계수법으로도 구할 수 있으나
가 미정계수법 표에 소개된 것과 비슷한 형태를 가질 때만 사용할 수 있는 단점이 있다. 이에 비해 매개변수변환법은 더 일반적으로 적용할 수 있는 장점이 있다.
이 2보다 큰 고계일 때,
를 구하는 방법은 다음과 같다.

는 이 함수들의 론스키 행렬식이고,
는
의 j번째 열을 열벡터
로 치환하여 얻어진다.
이 2일 때,
를 구하는 방법은 다음과 같다.

여기서
는 대응하는 제차 상미분 방정식의 해이고,
는
의 론스키 행렬식이다.
