공변량은 실제로 단지 하나의 의미를 가지고 있지만,
의미가 다른 상황에서 서로 다른 의미를 가지고 있기 때문에 까다로운 나와서,
사람들은 약간 다른 방식을 사용한다. 

가장 정확한 정의에서의 사용은 공분산 분석(ANCOVA)이다.
ANCOVA는 주된 관심의 독립변수가 범주형인 GLM의 형태이며
연속형 변수에서 관찰된 공변량(Covariate)에 대해 통제할 필요가 있는 경우에 사용한다.
 

이러한 맥락에서, 공변량(Covariate)은 항상 연속형 데이터이어야 하고, 통제가능한 변수이어야 하며
항상 관찰되어야 할 변수이다.

간단한 예를 들어보면, 통계이해 능력에 대한 식스시그마 교육프로그램의 효과를 살펴보자.
독립변수는 교육 조건(참석자가 식스시그마 교육 혹은 관련된 교육을 받았는지 여부),
종속변수는 교육후의 참석자에 대한 통계시험 점수이다.
 
같이 교육을 받은 집단내에서도 통계시험의 결과는 많은 차이가 생길 것이다.
여기서 만일 아무것도 통제할 수 없다면, 이것은 설명되지 못한 변동이 될 것이다.
설명되지 못한 변수를 많이 갖게되면 교육프로그램의 실질적인 효과를 알아보기에 많이 힘들어 진다.
모든 Noise 변수 속에 파뭍혀 버릴 것이다.

그래서 공변량(Covariate)으로 교육전에 통계능력에 대한 사전시험 점수를 사용한다면
참석자들의 통계능력 수준이 어떤 수준에서 시작되었는지 통제가 가능해 진다.

그렇게 되면, 참석자들의 최종 통계시험 성적의 결과가 식스시그마 교육프로그램에 의한 효과인지
참석자들이 교육전에 가지고 있던 통계에 대한 능력에 의한 것인지 깔끔하게 밝혀 낼 수 있게 된다.
이것이 공변량(Covariate)을 사용하는 의미이다

즉, 공변량이라는 변수는 독립변수라기 보다는 하나의 개념으로서
여러 변수들이 공통적으로 함께 공유하고 있는 변량을 뜻한다.
어떤 연구를 하고자 할 때의 주요 목적은 연구하고자 하는 독립변수들이
종속변수에 얼마나 영향을 주는지 알고자 하는 것이다.

그러나, 잡음인자가 있을 경우에는 독립변수의 순수한 영향력을 검출해 낼 수 없으므로,
실험적 방법과 통계적인 방법으로 잡음인자를 통제할 수 있다.

그중에서 통계적 방법을 이용한 잡음 인자를 통제하는 방법중의 하나가 바로 공변량이다.
공변량은 종속변수에 대하여 독립변수와 기타 잡음인자들이 공유하는 변량을 의미한다.

공변량분석은 독립변수 이외의 잠음인자들이 종속변수에 영향을 미치는 것을 통제함으로써
독립변수 자체의 순수한 영향을 측정하는데 목적이 있다.
이와같이 실험결과의 독립변수 이외에 종속변수에 영향을 줄 수 있는
잡음인자를 실험자가 통제하고자 하는 변수을 공변량 (covariate) 이라고 한다.