В логистической регрессии
ковариатами принято называть независимые переменные, предикторы.
Гораздо более изощренную сущность
это понятие обозначает в дисперсионном
анализе.
Ковариата – это переменная, которая
может влиять на взаимосвязь между изучаемыми переменными, однако сама по себе
интереса не представляет. Как и разбиение на блоки и стратификация, ковариата
часто используется для контроля изменчивости, не связанной с изучаемыми
переменными. Ковариата может быть дискретным фактором, как эффект блока, или
непрерывной переменной, как переменная X в ковариационном анализе. Например,
анализируя, связь демографических факторов (возраст, пол, образование и т.д.) с
тарифом заработной платы, месячные заработки сначала надо скорректировать,
чтобы учесть (то есть удалить соответствующие эффекты) количество отработанных
часов, которое и будет ковариатой в
нашем примере
Заметим, что некоторые используют
термин ковариата, объединяя все переменные, которые могут повлиять на
переменную отклика, включая как основные переменные (предикторы), так и
вторичные, которые мы называем ковариатами.
Следует признать, что всем этим не
исчерпываются возможные значения термина.
