在進行回歸分析時，選擇調整變量（也就是模型中的協變量）需要謹慎考慮。調整的變量并不一定必須是混雜因素，但通常情況下，目的是為了控制那些可能扭曲主要自變量和因變量關系的混雜因素。除了混雜因素，還有幾種其他情況可能會使你選擇將某些變量納入模型：

1. 混雜因素
這是最直接的原因。如果不控制這些變量，它們可能會扭曲自變量和因變量之間的關系。例如，如果你研究的是鍛煉對健康的影響，年齡和性別可能是重要的混雜因素，因為它們既影響個體的鍛煉習慣，也影響健康狀況。

2. 中介變量
有時候你可能會有意識地調整一些中介變量，這些變量在因果鏈條中介于自變量和因變量之間。調整這些變量可以幫助你了解自變量對因變量的直接影響（即不通過中介變量的影響）。不過，這種情況下調整中介變量可能會導致過度控制偏誤。

3. 精確度和效率
在某些情況下，即使某些變量不是混雜因素，將其包括在模型中也可能增加估計的精確度或統計效率。例如，如果某些變量與因變量高度相關，即使它們與自變量之間沒有混雜關系，包括這些變量也可以幫助減少誤差方差，從而得到更精確的效果估計。

4. 控制潛在的虛假關系
在某些研究中，你可能想要證明兩個變量之間沒有關系，此時可以通過引入其他相關變量來控制潛在的虛假關系，確認觀察到的關系是假的還是由于未控制的第三變量引起的。

5. 滿足模型假設
有時，引入某些變量是為了滿足模型的統計假設，如線性、正態性或同方差性等。這可以幫助確保回歸模型的有效性和結果的可靠性。

在實際應用中，選擇調整哪些變量應基于你的研究問題、理論背景以及對數據的理解。正確的做法是在數據分析之前，基于你的研究假設和現有文獻，制定一個分析計劃，明確指出哪些變量將被調整以及調整的理由。這種做法可以幫助避免數據挖掘和結果的誤解釋。