varyans analizi ile aralarında temel fark, kovaryans analizinin, analizde bağımlı değişken ile ilişkili olan ve varyans analiz deseninde belirlenen bağımsız değişkenlerden farklı olarak bir ya da daha fazla değişkenin analize katılmasın sağlamaktadır.
bir araştırmada etkisi test edilen bir faktörün ya da faktörlerin dışında, bağımlı değişken ile ilişkisi bulunan bir değişkenin ya da değişkenlerin istatistiksel olarak kontrol edilmesini sağlayan bir yöntemdir. literatürde analysis of covariance (ancova) olarak bilinen bu yöntemi kullanmak için bağımsız değişken ve bağımlı değişkene ek olarak, bağımlı değişken ile ilişkisi olan, onu etkileyen ve hata kontrolü ile grupların bağımlı değişkendeki ortalamalarını ayarlamak için kullanılan başka değişkenlerin var olması gerekir. bu değişkenlere ortak değişkenler (covariates) adı verilmektedir. böylece ancova bağımlı değişkeni etkileyen değişkenleri dikkate alarak, anova'nın eksikliğini tamamlar ve daha anlamlı istatistikler ortaya çıkar. Araştırmacı ANCOVA'yı analiz için kullandığında, bağımlı değişkene ait ortalamaları ortak değişkende gözlenen farklılığa göre ayarlamayı ve bu farklılık nedeniyle oluşan hata varyansını deneysel hatadan ayırmayı amaçlar. bu da bu yöntemin varyans analizi (anova) ve doğrusal regresyonun bileşiminden bileşiminden oluştuğunu gösterir. bu yöntemin en karmaşık hali çok değişkenli kovaryans analizi (mancova) olarak bilinir.
