转载，转载，转载：
njyouth的博客
http://blog.sina.com.cn/njyouth
(2018-04-30 12:10:51)
分类： Brain_science
举个例子，研究教学方法对学生成绩的影响，那么学生本身的成绩水平（入学成绩）就是协变量，研究时需要剔除或控制住协变量的作用，否则结果不一定可靠。
再例如，我想知道温度对于降水量的影响，但是海拔高度、经纬度、当地湿度等变量也会影响降水量。
那么，在我的研究中，温度就是自变量，降水量是应变量，而海拔高度、经纬度和当地湿度就是协变量。
==============================================
自变量与协变量的区别：
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,协变量是一个独立变量(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限制,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 Y=β0+β1X+ε（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（rule），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。
====================================================
可能要这么来解释：对于一个计量模型Y = f(X1,..,XN)，Y叫做因变量或被解释变量，从试验的角度也叫反应，X1…XN叫做自变量或解释变量。X1…XN这些自变量或解释变量可以分成两部分：一部分是研究者关注的打算作为核心解释变量的那些解释变量，也就是所谓内生的解释变量，从试验的角度也叫影响因素，它们的具体的一组观测值，就叫一个处理，也就是研究者或试验者可以操纵的解释变量。另一部分解释变量，就是所谓外生的解释变量，从试验的角度，就叫协变量，是研究者或实验者无法操纵的解释变量，通常就是样本的一些个性特征，这些个性特征也明显影响被解释变量，但不是研究者或实验者在研究中关注的解释变量，需要在研究中加以排除，所以也叫控制变量。所以，协变量，就是控制变量，控制变量就是协变量。换个思路，就是我们在学习经济学某些定理的时候，前提假定是“在其它条件不变的情况下”的时候，其它条件所涵盖的那些变量，就是协变量或控制变量。
分享：
转载，转载，转载：
njyouth的博客
http://blog.sina.com.cn/njyouth
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/196010.html