Kovariate

In diesem Artikel wird erklärt, was Kovariaten in der Statistik sind. Sie erfahren daher die Bedeutung von Kovariaten, Beispiele für Kovariaten und wie Sie ein statistisches Modell mit einer Kovariate erstellen.

Was ist eine Kovariate?

In der Statistik ist eine Kovariate ein Variablentyp, der die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen beeinflusst, aber nicht von direktem Interesse ist. Mit anderen Worten: Eine Kovariate ist eine Variable, die die Ergebnisse beeinflusst, für die Untersuchung jedoch nicht von Interesse ist.

Daher muss eine Kovariate in einer statistischen Studie unter Kontrolle gehalten werden, damit sie die Ergebnisse der Untersuchung nicht beeinflusst. Normalerweise werden Kovariaten in das Studienmodell einbezogen, um deren Einfluss auf die abhängige Variable zu bestimmen, worauf wir weiter unten noch detaillierter zurückkommen.

Wenn Sie beispielsweise die Beziehung zwischen dem Aktienkurs eines Unternehmens (abhängige Variable) und dem Unternehmensgewinn (unabhängige Variable) analysieren möchten, wäre eine Kovariate der Aktienmarkttrend. Denn auch wenn wir nicht daran interessiert sind, ob der Kurs der übrigen Aktien an der Börse steigt oder fällt, schwankt der Kurs der Aktien des untersuchten Unternehmens logischerweise je nachdem, ob der Markt bullisch oder bärisch ist .

Eine Kovariate kann manchmal auch als Kovariatenvariable bezeichnet werden.

Beispiele für Kovariaten

Sobald wir die Definition einer Kovariate kennengelernt haben, sehen wir uns mehrere Beispiele für Kovariaten an, um das Verständnis des Konzepts zu vervollständigen:

1. Wenn Sie analysieren möchten, wie sich die zugesetzte Düngermenge (unabhängige Variable) auf das Pflanzenwachstum auswirkt (abhängige Variable), ist die Zeitdauer, in der die Pflanzen dem Sonnenlicht ausgesetzt waren, eine Kovariate, da sie die Ergebnisse beeinflussen kann.
2. Wenn das Ziel darin besteht, den Zusammenhang zwischen den von den Schülern erzielten Noten (abhängige Variable) und den Lernstunden (unabhängige Variable) zu untersuchen, ist eine Kovariate der Lehrer, der den Lehrplan erklärt. Logischerweise variieren die Noten zwischen den Lehrern, denn es gibt Lehrer, die besser erklären als andere.
3. Wenn wir den Zusammenhang zwischen der Produktion einer Fabrik (abhängige Variable) und der Anzahl der Maschinen (unabhängige Variable) untersuchen, ist eine Kovariate das Gehalt, das Mitarbeiter erhalten, da es ihre Motivation und damit ihre Leistung beeinflusst.

Variable und Kovariate

Im Allgemeinen unterscheiden sich Kovariaten von Variablen durch das Interesse, das sie bei ihrer Untersuchung wecken. Mit anderen Worten: In einer statistischen Studie ist es nicht interessant, eine Kovariate zu untersuchen, sondern vielmehr den Effekt zu analysieren, den eine Variable auf die Ergebnisse hat.

Allerdings beeinflussen sowohl eine Variable als auch eine Kovariate die erzielten Ergebnisse, weshalb in der Regel beide Arten von Variablen in das statistische Modell einbezogen werden. Auf diese Weise kann der Einfluss der Kovariate auf die Antwort erkannt und somit die Korrelation zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen ordnungsgemäß analysiert werden.

Modell mit Kovariate

Um die Korrelation zwischen einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen zu untersuchen, wird normalerweise ein einfaches lineares Regressionsmodell durchgeführt. Mit diesem statistischen Modell lässt sich feststellen, ob der Zusammenhang zwischen zwei Variablen signifikant ist oder umgekehrt vernachlässigt werden kann.

Bei der einfachen linearen Regression werden Kovariaten jedoch nicht berücksichtigt, da nur eine erklärende Variable enthalten ist. Wenn also eine oder mehrere Kovariaten vorhanden sind, werden diese im Allgemeinen in die Studie einbezogen, wodurch ein multiples Regressionsmodell durchgeführt wird. Auf diese Weise kann die Beziehung der Antwort zur interessierenden erklärenden Variablen und zu den Kovariaten analysiert werden, da diese auch die Ergebnisse beeinflussen können.

Diese Art der statistischen Analyse wird als Kovarianzanalyse (oder ANCOVA) bezeichnet und ähnelt einer Varianzanalyse (ANOVA), umfasst aber auch die Kovariaten der Studie.