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协方差是用来消除协变量对因变量影响的操作方法。
一个养猪场将猪仔分了三个组，想衡量三种饲料的效果。结果增重效果A组>B组>C组。但是，有人就提出了质疑，你有没有在喂饲料前称量下三组猪仔的重量，是否一致？如果喂饲料前三组的体重就是A组>B组>C组的话，那么差异就和饲料关系不大了，可能是本身的体重差异引起的。
那么，这里本身体重差异的分析就是协方差分析了。其不是我们要分析的因素，但是却对要研究的因素——饲料的效应起到干扰，于是需要将其除去。
示例：研究A、B两种降压药对高血压病人收缩压的降压效果，研究者将受试对象随机分为两组，分别接受A、B降压药治疗2个月后，测量患者收缩压，本例治疗前的血压专业上应该对治疗后的血压存在影响，因此采用协方差分析较为合适。
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可以看到A组和B组个案数都是15
从描述统计中可以看到A组和B组的平均值，标准偏差和个案数。
从方差齐性可以看到显著性的值0.826大于0.05。说明是方差齐性，可以做方差检验。
为协方差分析结果，可见组别因素F=0.820，P=0.373，组别因素（即两种药物）对降压效果没有差别；而治疗前血压因素的F=6.463，P=0.017，说明治疗前血压确实对治疗后血压有影响。
