covariáveis

Covariáveis são variáveis que podem influenciar a variável de desfecho em um estudo estatístico. Em geral, incluem fatores que, se não controlados, podem distorcer a relação entre a variável de interesse e o desfecho. Por isso, as covariáveis são frequentemente incluídas nos modelos para ajustar a estimativa do efeito, melhorar a precisão e reduzir o viés de confusão.

Nem toda covariável é uma variável de confusão; algumas são simplesmente preditoras úteis para a explicação do desfecho, enquanto outras podem representar fatores de estratificação ou de controle experimental. Em estudos observacionais, o ajuste por covariáveis é essencial para mitigar fatores de confundimento; em experimentos randomizados, covariáveis podem ser usadas para ajuste adicional ou para análise de covariância (ANCOVA).

Exemplos comuns de covariáveis incluem idade, sexo, comorbidades, nível de atividade física e estado basal de uma medida clínica. Ao avaliar o efeito de uma intervenção, essas variáveis podem ser incluídas no modelo para isolar o efeito da intervenção sobre o desfecho.

Em termos de métodos, as covariáveis aparecem como preditoras em modelos de regressão (linear, logística, de Cox, etc.). Em modelos mistos, podem ser tratadas como efeitos fixos ou aleatórios, dependendo do desenho do estudo. A seleção de covariáveis envolve considerações sobre relevância, potencial confundimento e custo de medição, com abordagens que vão desde o conhecimento teórico até seleções estatísticas.