协变量（Covariate）是指在统计分析和实验设计中，与因变量相关但并非研究主要关注对象的变量。它可能对因变量产生影响，因此在分析过程中需要被考虑进去，以减少其他变量对结果的干扰，从而更准确地揭示自变量与因变量之间的关系。
协变量通常用于控制潜在的混杂因素，提高模型的精度和可靠性。例如，在教育研究中，学生的学习成绩（因变量）可能受到是否参加课外辅导班（自变量）的影响，同时家庭经济状况（协变量）也可能对学习成绩产生影响。在这种情况下，通过控制协变量，可以更清晰地评估自变量的实际效应。
协变量可以是连续的或离散的，常见的协变量包括人口统计学指标（如年龄、性别）、前测分数、疾病预后因素等。在实验设计中，协变量不被实验者直接操纵，但会影响实验结果。例如，在临床试验中，患者的年龄、体重等信息可能作为协变量进行控制。
在统计建模中，协变量通过回归分析等方法被引入模型中，以解释或预测因变量的变化。例如，在多元回归模型中，协变量的系数表示在其他变量保持不变的情况下，协变量每变化一个单位，因变量的预期变化量。
协变量在统计分析和实验设计中扮演着重要角色，帮助研究者排除干扰因素，提高研究结果的准确性和有效性
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