简单来说，混杂因素是对研究因素和研究结局都有影响的因素；协变量只会对结局产生影响。
我想在拿到数据的时候我们很难去区分混杂和协变量，这个时候假设在需要做回归分析的前提下，我们可以先进行单因素筛选后纳入可能有显著性的自变量后，进行自变量间相关性分析，如果诊断发现某些自变量有意义且与其他自变量相关，判断其不为因果链的中间因素即为混杂因素，这个时候可对混杂因素进行分层再进行分析校正混杂因素的作用，也可进行多因素分析（但进行多因素分析前勿忘共线性诊断），倾向性评分以及工具变量法；
当相关性分析发现有些但有些自变量与其他变量不相关且非预先研究变量但是对因变量有影响的时候即为协变量。校正的话可以采用协方差分析以及所有控制混杂的通用方法。
简单总结就是混杂与协变量定义是不一样的，但处理方式大多相同。当然如果能在设计阶段解决问题是最好的做法
