分类变量是否可以作为协变量（分类协变量是什么）
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什么是协变量?
1、协变量是与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。如何控制协变量带来的偏倚 有两类可用于调整处理组间潜在的或实际存在的不平衡的方法。
2、协变量就是自变量。一般是指对于模型可能有干扰，但是又不是核心想研究的变量就叫协变量（很多时候也称控制变量）【这是常见的说明是这样，一小部分时候协变量是指自变量为定类数据】。
3、线性回归的自变量可以叫“协变量”，协变量等同于自变量。线性回归模型如果是一个方差分析模型，则“无法控制”的连续变量叫“协变量”。回归日模型的分类变量可以叫“因子”，而连续变量可以叫“协变量”。
分类协变量怎么选择
单击“分类”将分类变量的自变量放入右侧的“分类协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”，“饮食习惯，体育锻炼”是分类变量。在右侧的框中选择变量。
选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。
如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析。
在明确了变量与变数后，我们可以采用不同的提问方式提出问题，通常是把变量以问题的形式表述，而有关的变数则作为限制性答案以列举的形式来表述。问题与答案的表述方式可用选择式、评等量表式或排序等方式。
选入分类协变量。二分类变量即为那些结局只有两种变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，二分类变量选择参考值选入分类协变量，对比处选择指示符最常用，参考类别选择第一个，点击继续。
因子是分组的意思。logit回归就是将自变量拉入协变量里的。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。
Logistic回归中在什么情况下需要定义分类协变量
spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。
打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
logit回归就是将自变量拉入协变量里的。 logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不适用于Logistic回归。残差和因变量都要服从二项分布。
首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变量符合线性关系。而logistic回归则不同，它要求的是自变量与logit（y）符合线性关系，所谓logit实际上就是ln（P/1-P）。
协变量可以是定类变量吗
协变量就是自变量。一般是指对于模型可能有干扰，但是又不是核心想研究的变量就叫协变量（很多时候也称控制变量）【这是常见的说明是这样，一小部分时候协变量是指自变量为定类数据】。
协变量：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。如何控制协变量带来的偏倚 有两类可用于调整处理组间潜在的或实际存在的不平衡的方法。
协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。
你看，协变量的叫法根本就不唯一。控制变量是在实验中一定要保证不变的量；协变量在实验中不一定要控制不变，或者无法使其不变，其改变对实验结果不是很理想， 协变量应该属于控制变量的一种。
基于此种情况，白鼠的进食量，会对实验结果造成干扰，且在实验的过程又无法排除这种干扰，那么小白鼠的进食量就是本次实验的协变量。以上是对协变量的实际意义解释，就是无法排除的混杂干扰变量就是协变量。
协变量是x。在一元线性回归中，通常将自变量表示为x，因变量表示为y。在这种情况下，协变量是自变量x，也就是说，我们通过对自变量x和因变量y之间的关系进行建模，来探究x对y的影响。