协变量和自变量的区别
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发布时间：2022-04-23 17:07
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热心网友
时间：2023-10-10 05:33
自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。 协变量：在实验的设计中,协变量是一个变量(解释变量),不为实验者所操纵,但仍影响响应。同时，它指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制 的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。
协变量应该属于控制变量的一种。有些控制变量可以通过实验操作加以控制(如照明、室温等),也称为无关变量;而另一些控制变量由于受实验设计等因素的*,只能借助统计技术来加以控制,即成了统计分析中的协变量,因而属于统计概念。
协变量就是在试验中，既不是试验想要研究的自变量，也无法人为控制的控制变量。
在回归分析模型 （一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮，通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。
协变量就是自变量。一般是指对于模型可能有干扰，但是又不是核心想研究的变量就叫协变量（很多时候也称控制变量）【这是常见的说明是这样，一小部分时候协变量是指自变量为定类数据】。
热心网友
时间：2023-10-10 05:33
协变量和自变量的区别：
在一个回归模型中，“自变量”就是所谓的“解释变量”。
比如研究收入和受教育年限的回归模型中，收入是因变量，受教育年限是自变量或者说解释变量（解释因变量变化的原因，所以叫它解释变量）。
协变量呢？协变量其实也会影响“因变量”，但是他并不是你想研究的对象，对如说年龄这个变量，你想研究的收入和受教育年限的关系，但是很明显，年龄也会影响收入，所以它是你希望控制住的变量，也就是我们要在同一个年龄层次上研究收入和受教育年限的关系以排除年龄因素的干扰，这样的控制变量就是协变量。
其实如果你喜欢，你完全可以把协变量也作为自变量，但是注意，之所以你没有把它作为自变量放入回归模型，因为你不关心它和因变量的关系而已。
