协变量

本文解释了统计学中的协变量。因此，您将了解协变量的含义、协变量的示例以及如何使用协变量创建统计模型。

什么是协变量？

在统计学中，协变量是一种变量，它影响自变量和因变量之间的关系，但不具有直接意义。换句话说，协变量是影响结果但不值得研究的变量。

因此，在统计研究中必须控制协变量，使其不影响调查结果。通常，协变量通常包含在研究模型中，以确定它们对因变量的影响，我们将在下面更详细地讨论这一点。

例如，如果要分析公司股价（因变量）和公司利润（自变量）之间的关系，协变量就是股市趋势。因为，即使我们对股票市场上其余股票的价格是上涨还是下跌不感兴趣，从逻辑上讲，所研究公司的股票价格也会根据市场是看涨还是看跌而变化。

协变量有时也称为协变量。

协变量的示例

一旦我们了解了协变量的定义，我们将看到几个协变量的示例来完成对概念的理解：

1. 如果您想分析肥料添加量（自变量）如何影响植物生长（因变量），植物暴露在阳光下的时间长度是一个协变量，因为它可以调节结果。
2. 如果目的是研究学生的成绩（因变量）与学习时间（自变量）之间的关系，则协变量就是解释课程的老师。从逻辑上讲，不同老师的成绩会有所不同，因为有些老师比其他老师解释得更好。
3. 当我们研究工厂的产量（因变量）与其拥有的机器数量（自变量）之间的相关性时，协变量是员工收到的工资，因为它会影响他们的积极性，从而影响他们的绩效。

变量和协变量

一般来说，协变量与变量的区别在于它们在研究中引起的兴趣。换句话说，在统计研究中，研究协变量并不有趣，而是分析变量对结果的影响。

然而，变量和协变量都会影响获得的结果，这就是为什么这两种类型的变量通常都包含在统计模型中。通过这种方式，可以看到协变量对响应的影响，从而可以正确分析自变量和因变量之间的相关性。

具有协变量的模型

通常，为了研究因变量和自变量之间的相关性，需要建立简单的线性回归模型。该统计模型可以确定两个变量之间的关系是否显着，或者相反是否可以忽略。

然而，在简单线性回归中，由于只包含一个解释变量，因此不考虑协变量。因此，当存在一个或多个协变量时，通常将它们纳入研究中，从而执行多元回归模型。通过这种方式，可以分析响应与感兴趣的解释变量和协变量的关系，因为它们也可以调节结果。

这种类型的统计分析称为协方差分析（或 ANCOVA），它与方差分析 (ANOVA) 类似，但也包括研究协变量。