독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 알아보기 위해 직접통제하기 어려운 외생변수를 제거한 후 실시하는 분석이다. 외생변수와 종속변수간에 상관관계가 높을수록 공분산분석을 실시해야 순수한 처치효과를 알아볼 수 있다. 외생변수가 존재하면 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분명하게 밝힐 수 없기 때문이다. 실험에서 외생변수를 통제할 수 없는 상황이 많기 때문에 이럴 때는 공분산 분석을 사용하는 것이 좋다. 공분산분석은 종속변수에 영향을 미치는 외생변수의 효과를 사후에(after-the-fact or post-hoc, 자료수집 후) 통계적으로 통제한 다음, 분산분석으로 평균차이를 검증하는 방법이다. 즉, 공분산분석은 외생변수를 실험적으로 통제할 수 없거나 통제하기 어려운 상황에서 외생변수의 영향을 사후에 통계적으로 조정한 다음, 독립변수가 종속변수에 미치는 효과를 분산분석으로 검증하는 방안이다. 이 외생변수를 다른 말로 공변수라고 하기 때문에 공분산분석이라고 한다. 공분산분석은 주로 실험연구에서 외재변수의 영향을 통계적으로 통제하기 위한 목적으로 사용되고 있지만, 조사연구에서도 같은 용도로 활용될 수 있다.
*공분산분석은 회귀분석과 분산분석의 혼합된 모형으로 볼 수 있다.
외생변수
외생변수(공변수)는 종속변수와 상관이 있으면서 독립변수와 상관이 없는 변수를 말한다. 공분산분석은 공변수가 종속변수에 미치는 효과를 통계적으로 제거한 후 평균차이를 검증하기 때문에 공분산분석이 실효를 거두려면 공변수가 적절해야 한다.