단어 뜻
- 의학 연구에서 독립 변수와 종속 변수 모두에 영향을 미치는 변수를 설명하는 데 사용되어 이들 간의 실제 관계를 결정하기 어렵습니다. - 연구 또는 실험의 결과에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 나타냅니다. - 관심 있는 노출 및 결과 모두와 관련이 있지만 인과 경로에 있지 않은 변수를 설명합니다.
- 통계에서 독립 변수와 종속 변수 모두와 관련이 있지만 주요 관심사가 아닌 변수를 설명하는 데 사용됩니다. - 결과 변수에 미치는 영향을 제어하기 위해 측정되고 분석에 포함되는 변수를 나타냅니다. - 연구 또는 실험에서 그룹 간의 차이를 조정하는 데 사용되는 변수를 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1두 단어 모두 연구 및 통계 분석에 사용됩니다.
- 2두 단어 모두 독립 변수 및 종속 변수와 관련된 변수를 설명합니다.
- 3두 단어 모두 결과 변수에 대한 외부 요인의 영향을 제어하는 데 사용됩니다.
두 단어의 차이점은?
- 1정의: Confounder는 독립 변수와 종속 변수 모두에 영향을 미치는 변수이고 covariate는 둘 다와 관련이 있지만 주요 관심사가 아닌 변수입니다.
- 2목적: Confounder는 결과 변수에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 식별하고 제어하는 데 사용되는 반면 covariate는 그룹 간의 차이를 조정하는 데 사용됩니다.
- 3인과 관계 : Confounder는 독립 변수와 종속 변수 사이의 인과 경로에 있지 않지만 covariate 인과 경로에 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
- 4측정: Confounder는 연구원이 측정하거나 제어하지 않지만 covariate 측정하여 분석에 포함합니다.
- 5효과: Confounder 적절하게 설명되지 않으면 편향된 결과로 이어질 수 있는 반면, covariate는 편향을 줄이고 정밀도를 높이는 데 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Confounder과 covariate은 모두 결과 변수에 대한 외부 요인의 영향을 제어하기 위해 연구 및 통계 분석에 사용됩니다. 그러나 그들 사이의 차이점은 정의, 목적, 인과 관계, 측정 및 효과에 있습니다. confounder는 독립 변수와 종속 변수 모두에 영향을 미치는 변수인 반면, covariate는 둘 다와 관련이 있지만 주요 관심사가 아닌 변수입니다.
