MANOVA analizi genellikle birden fazla bağımlı değişkenin incelendiği durumlarda kullanılır. Bu analizin en temel avantajı, ayrı ayrı testler yerine tek bir seferde tüm karşılaştırmaların yapılabilmesine olanak sağlayarak tip-1 hata olasılığını azaltmaktır. Yani, ANOVA testlerinde olduğu gibi her bir değişken için ayrı test yapmak yerine, MANOVA ile tüm değişkenlerin eşzamanlı olarak incelenmesi sağlanır ve bu sayede daha güvenilir sonuçlar elde edilir.

Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) yöntemi, birden fazla bağımlı değişkenin eşzamanlı olarak incelendiği bir analiz yöntemidir. Bağımsız gruplar arasında tek faktörlü ANOVA'dan farklı olarak, MANOVA birden fazla bağımlı değişkenin aynı anda analiz edilmesine imkan tanır.

Çok değişkenli kovaryans analizi (MANCOVA), birden fazla bağımlı değişkenin olduğu durumlarda ve bu değişkenlerin kontrol edilmesi gereken sürekli bağımsız değişkenlerin (kovaryansların) olduğu durumlar için kullanılır. ANCOVA ise bağımlı değişken üzerinde etkisi olabileceği düşünülen bağımsız değişkenlerin kontrol edildiği bir analiz yöntemidir.

ANCOVA testi genellikle öntest-sontest kontrol gruplu desenlerde kullanılır. Bu test, deney ve kontrol gruplarının sontest ölçümleri arasında anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için yapılır.

Kovaryansın yorumlanmasında, hesaplanan değerin büyüklüğünden ziyade pozitif, negatif veya sıfır olup olmadığına odaklanılmalıdır. Sıfır değeri, iki değişken arasında bir ilişki olmadığını gösterirken, pozitif veya negatif değerler ise ilgili değişkenler arasında aynı yönde veya ters yönde bir ilişki olduğunu gösterir.

Özet Kovaryans Analizi (ANCOVA), bir araştırmada incelenen bir faktör ya da faktörlerin dışında, bağımlı değişken ile ilişkisi olan değişkenlerin istatistiksel olarak kontrol edilmesini sağlayan bir tekniktir. Bu sayede gerçekte ilgili faktörlerin bağımlı değişken üzerinde ne kadar etkili olduğu daha doğru bir şekilde belirlenebilir.