Kovariaattien

Kovariaatit ovat tilastollisia muuttujia, joita tutkijat käyttää mallinnuksessa joko kontrolloimina tai selittävinä tekijöinä. Niiden tehtävä on selittää tai pienentää virhettä tulosmittauksessa sekä saada estimaatit tarkemmiksi tai eritellymmiksi. Kovariaatit voivat olla sekä numeerisia että kategorisia ja ne voivat olla perusmittauksia, kuten ikä tai sukupuoli, tai muita muuttujia, kuten verenpaine, BMI, koulutus tai tutkimuspaikka.

Käytännössä kovariaatteja huomioidaan tilastollisissa malleissa, kuten lineaarisissa ja logistisissa regressioissa sekä aikamuuttujien malleissa. Ne voivat olla perustasolla (baseline) tai aika-riippuvia (time-varying). Kovariaattien mukanaolo parantaa mallin tarkkuutta ja auttaa erottamaan selittäjän vaikutusta resultatista. Toisaalta kovariaattien valinta ja mallin rakenne voivat vaikuttaa saatuun vaikutusestimaattiin, joten oikea malli- ja muuttujavalinta on tärkeää.

Kovariaatit ja mahdolliset seikat erilleen: ne eivät aina ole confoundereita; kontekstista riippuen ne voivat olla vain kontrollimuuttujia, tai ne voivat olla perehdyttäviä tekijöitä, joiden vaikutusta halutaan tarkastella erikseen. Tutkimuksessa on tavallisesti suositeltavaa esikirjata kovariaatit etukäteen ja harkita niiden mittauksen luotettavuutta sekä mahdollisten puuttuvien arvojen käsittelyä, kuten imputointia. Lisäksi on huomioitava monikollineaarisuus ja muuttujien mittauksen tarkkuus, jotka voivat vaikuttaa tulosten tulkintaan. Kovariaattien tarkoituksena on parantaa tulosten luotettavuutta ja yleispätevyyttä.