공변량(Covariate) vs 잠재적 혼란 변수(Potential Confounder)

1. 기본 개념 비교

항목	공변량 (Covariate)	잠재적 혼란 변수 (Potential Confounder)
정의	종속변수에 영향을 주는 독립 변수 (보조적)	독립변수와 종속변수 모두에 영향을 주어 관계를 왜곡할 수 있는 변수
목적	모델 설명력 향상, 정확도 증가	인과 관계의 편향 제거
필요 조건	종속변수와 관련 있음	독립변수와 종속변수 둘 다와 관련 있음
예시	체중, 나이, 성별 등 (혈압 예측 시)	기온 (아이스크림 판매량과 익사 사고 분석 시)

2. 시각적 구조 비교

공변량:

Covariate ──► 종속변수(Y)
    

잠재적 혼란 변수:

      ┌────► 종속변수(Y)
Confounder
      └────► 독립변수(X)
    

→ 잠재적 혼란 변수는 X와 Y 사이의 관계를 왜곡할 수 있습니다.

3. 비유로 이해하기

공변량: 설명에 도움을 주는 보조 변수

• 예: 시험 점수 예측에서 수면 시간, 식사 시간 등

혼란 변수: 착시를 일으키는 변수

• 예: 아이스크림 판매량과 익사 사고 사이의 관계에서 '기온'이 혼란 변수

4. 분석에서의 적용 차이

분석 상황	공변량	혼란 변수
회귀 분석	포함 시 설명력 향상	포함 시 인과 추정의 왜곡 제거
무작위 실험	통계적 보정 가능	무작위화로 통제 가능
관찰 연구	포함해도 무관	반드시 조정 필요

5. 핵심 결론

• 모든 혼란 변수는 공변량이다.
• 하지만 모든 공변량이 혼란 변수는 아니다.
• 혼란 변수는 인과 해석에서 반드시 통제해야 한다.