协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。
协方差计算公式：
COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。EX为随机变量X的数学期望，EXY是XY的数学期望。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
变量间相关的关系：
一般有三种：正相关、负相关和不相关。
正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大;x越小y越小则x和y为正相关。
负相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越小;x越小y越大则x和y为负相关。
不相关：假设有两个变量x和y，若x和y变化无关联则x和y为负相关。
协方差分析：
将线性回归分析与方差分析相结合而产生的一种统计方法，其基本思想是将未加或难以控制的因素对应变量Y的影响看作是协变量X，建立协变量X与应变量Y的线性回归关系，利用该回归关系将协变量X的值化为相等，计算应变量Y的均数(修正均数，adjusted means)，再对应变量Y的修正均数进行比较。
协方差分析的应用条件是各组观察指标Y服从正态分布，各组观察指标Y彼此独立，方差齐性;各组协变量X与观察指标Y存在线性回归关系，且斜率相同(回归直线平行)。
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