공변량

이 문서에서는 통계에서 공변량이 무엇인지 설명합니다. 따라서 공변량의 의미, 공변량의 예, 공변량을 사용하여 통계 모델을 만드는 방법을 찾을 수 있습니다.

공변량이란 무엇입니까?

통계에서 공변량은 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계에 영향을 주지만 직접적인 관심을 끌지는 않는 변수 유형입니다. 즉, 공변량은 결과에 영향을 주지만 연구할 관심이 없는 변수입니다.

따라서 통계 연구에서는 공변량을 통제하여 조사 결과에 영향을 미치지 않도록 해야 합니다. 일반적으로 공변량은 종속 변수에 대한 영향을 결정하기 위해 연구 모델에 포함됩니다. 이에 대해서는 아래에서 더 자세히 설명하겠습니다.

예를 들어, 회사의 주가(종속변수)와 회사 수익(독립변수) 간의 관계를 분석하려는 경우 공변량은 주식 시장 추세가 됩니다. 왜냐하면 주식 시장에서 나머지 주식의 가격이 오르는지 내리는지 아는 데 관심이 없더라도 논리적으로 연구 대상 회사의 주식 가격은 시장이 강세인지 약세인지에 따라 달라질 것이기 때문입니다. .

공변량은 공변량 변수 라고도 합니다.

공변량의 예

공변량의 정의를 확인한 후에는 개념 이해를 돕기 위해 공변량의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 추가된 비료의 양(독립 변수)이 식물 성장(종속 변수)에 어떻게 영향을 미치는지 분석하려는 경우 식물이 햇빛에 노출된 시간은 결과를 조절할 수 있으므로 공변량입니다.
2. 학생의 성적(종속변수)과 공부한 시간(독립변수) 사이의 관계를 연구하는 것이 목표라면, 커리큘럼을 설명하는 교사가 공변량입니다. 논리적으로 말하면, 다른 사람보다 더 잘 설명하는 교사가 있기 때문에 교사마다 성적이 다를 것입니다.
3. 공장 생산(종속변수)과 공장에 있는 기계 수(독립변수) 사이의 상관관계를 연구할 때 공변량은 직원이 받는 급여입니다. 이는 직원의 동기와 성과에 영향을 미치기 때문입니다.

변수 및 공변량

일반적으로 공변량은 연구에서 유발하는 관심에 따라 변수와 구별됩니다. 즉, 통계 연구에서는 공변량을 연구하는 것이 아니라 변수가 결과에 미치는 영향을 분석하는 것이 흥미롭습니다.

그러나 변수와 공변량 모두 얻은 결과에 영향을 미치므로 일반적으로 두 가지 유형의 변수가 모두 통계 모델에 포함됩니다. 이러한 방식으로 반응에 대한 공변량의 영향을 볼 수 있으므로 독립 변수와 종속 변수 간의 상관 관계를 적절하게 분석할 수 있습니다.

공변량이 있는 모델

일반적으로 종속변수와 독립변수 간의 상관관계를 연구하기 위해 단순선형회귀모형을 사용한다. 이 통계 모델을 사용하면 두 변수 간의 관계가 유의미한지 또는 반대로 무시할 수 있는지 여부를 판단할 수 있습니다.

그러나 단순선형회귀에서는 설명변수가 하나만 포함되므로 공변량은 고려되지 않습니다. 따라서 하나 이상의 공변량이 있는 경우 일반적으로 연구에 포함되어 다중 회귀 모델을 수행합니다. 이러한 방식으로 관심 설명 변수 및 공변량과 반응의 관계를 분석할 수 있습니다. 왜냐하면 결과를 조건화할 수도 있기 때문입니다.

이러한 유형의 통계 분석을 공분산 분석(또는 ANCOVA)이라고 하며, 이는 분산 분석(ANOVA)과 유사하지만 연구 공변량도 포함합니다.