在我们的研究过程中经常会出现除了关注的自变量和因变量，还有一些其他的因素也会影响因变量，但我们又不想考虑他们，这个时候就需要借助协方差分析了。比如，想研究不同教学方法的作用，那么自变量是教学方法，因变量是学生的成绩，但是我们知道学生最初的水平也对最后的成绩有影响，所以为了更好研究教学方法，我们需要采用统计的方法对学生原本的水平进行控制。
因素（自变量）：二分或分类变量
协变量：连续的等距或等比数据，且数据无界
因变量：连续的等距或等比数据，且数据无界
结果变量的每个值都应该是独立的
在每个组内，结果变量应该近似服从正态分布。可用 直方图 目测，用统计方法： 正态性统计检验方法（如K-S统计检验）
每个组的方差应该是近似的。统计检验： Levene统计量，若不显著，则齐性
（1）也就是协变量在自变量的不同水平之间是无差异的
（2）SPSS操作：独立样本t检验（或方差分析）
具体过程与结果见假设4
（1）线性关系可以用散点图来检验
（2） 检验各组的回归系数之间是否有差异。在此需要作 自变量和协变量的交互作用分析 ，且只看自变量和协变量之间的交互作用是否显著， 如果不显著表明协变量和因变量之间的关系不会因自变量各处理水平的不同而有所差异，即因变量对协变量的回归斜率相等 ，满足协方差分析条件；显著则不可进行。
在协方差分析中，协变量的作用是用于控制实验中我们不想关注但却会对因变量产生影响的变量，而且要求协变量与自变量之间没有交互作用。
但是值得关注的是，有一种特殊情况，也就是 协变量与自变量之间本身就相关，且协变量是连续变量时， 这种一个情况下， 协变量不再是用于被控制掉的变量，而是也变成自变量来作分析 。