Actualizado por ultima vez el 9 de agosto de 2021, por Luis Benites.
Una variable concomitante, o covariable , es una variable que observamos durante el curso de nuestra investigación o análisis estadístico, pero no podemos controlarla y no es el foco de nuestro análisis.
Aunque las variables concomitantes no reciben ningún reconocimiento central, pueden confundir o interactuar con las variables que se estudian. Ignorarlos puede conducir a datos sesgados o sesgados , por lo que a menudo deben corregirse en un análisis final.
Otros nombres
Algunos autores (p. ej., Heiberger y Holland) prefieren el término «variable no concomitante» como término abreviado. Esto se debe a que “covariable” puede confundirse con covarianza . De igual manera ANCOVA históricamente ha sido llamado Análisis de Covarianza . Sin embargo, para evitar confusiones con la covarianza , Heiberger y Holland sugieren que los autores utilicen en su lugar el término «Análisis con variable no concomitante». El concepto realmente no se ha popularizado, y la mayoría de los autores aún prefieren referirse al análisis de covarianza en lugar de variables no concomitantes.
Las variables concomitantes también se conocen como variables incidentales o variables subordinadas.
Ejemplos de variables concomitantes
Supongamos que realizó un estudio que compara los salarios de los graduados universitarios masculinos y femeninos. Las variables que se estudian son el género y el salario, y las principales preguntas de la encuesta están relacionadas con estos dos temas principales. Pero, dado que los salarios aumentan cuanto más tiempo ha estado alguien en el lugar de trabajo, la variable concomitante ‘tiempo fuera de la universidad’ tiene el potencial de sesgar nuestros datos si no se tiene en cuenta.
Si esta variable es observada, registrada y contabilizada en los resultados finales, sus conclusiones serán más válidas. Por lo general, esto se hace anotando la variable concomitante (aquí, la edad) en la recopilación de datos inicial y luego ejecutando una regresión para ‘igualar’ todos los puntos de datos al mismo número de años fuera de la universidad.
De manera similar, en un estudio que compara los efectos de la composición del suelo en el crecimiento de los tomates en 20 lugares diferentes en todo el país, las temperaturas promedio y las horas de luz solar disponibles para cada parcela de tomates serían variables concomitantes que deberían incluirse en un análisis final. para obtener resultados válidos.
Referencias
Cox, DR El uso de una variable concomitante en la selección de un diseño experimental. Biometrika, vol. 44, No. 1/2 (junio de 1957), págs. 150-158 Obtenido de https://www.nuffield.ox.ac.uk/users/cox/cox43.pdf el 23 de marzo de 2018
Heiberger, R. y Holanda, B. (2015). Análisis estadístico y visualización de datos: un curso intermedio con ejemplos en R.
Penn State Stat 502: Análisis de varianza y diseño de experimentos. Lección 10: Análisis de covarianza (ANCOVA)
Recuperado de https://onlinecourses.science.psu.edu/stat502/node/184 el 25 de marzo de 2018
¿Qué es una covariable? Recuperado de http://dawg.utk.edu/glossary/whatis_covariate.htm el 25 de marzo de 2018
Agr 205 Lecture Notes: Analysis of Covariance (ANCOVA, ST&D Capítulo 17)
Obtenido de http://www.plantsciences.ucdavis.edu/agr205/lectures/2011_lectures/l13_ancova.pdf el 25 de marzo de 2018
