自变量是指研究者主动操纵，而引起
因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。
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,但仍影响响应。同时，它指与因变量有
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。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。
协变量应该属于
控制变量的一种。有些控制变量可以通过实验操作加以控制(如照明、室温等),也称为
无关变量;而另一些控制变量由于受实验设计等因素的限制,只能借助统计技术来加以控制,即成了统计分析中的协变量,因而属于统计概念。
协变量就是在试验中，既不是试验想要研究的自变量，也无法人为控制的控制变量。
在
回归分析模型 （一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。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，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。
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】。