在进行回归分析时，选择调整变量（也就是模型中的协变量）需要谨慎考虑。调整的变量并不一定必须是混杂因素，但通常情况下，目的是为了控制那些可能扭曲主要自变量和因变量关系的混杂因素。除了混杂因素，还有几种其他情况可能会使你选择将某些变量纳入模型：

1. 混杂因素
这是最直接的原因。如果不控制这些变量，它们可能会扭曲自变量和因变量之间的关系。例如，如果你研究的是锻炼对健康的影响，年龄和性别可能是重要的混杂因素，因为它们既影响个体的锻炼习惯，也影响健康状况。

2. 中介变量
有时候你可能会有意识地调整一些中介变量，这些变量在因果链条中介于自变量和因变量之间。调整这些变量可以帮助你了解自变量对因变量的直接影响（即不通过中介变量的影响）。不过，这种情况下调整中介变量可能会导致过度控制偏误。

3. 精确度和效率
在某些情况下，即使某些变量不是混杂因素，将其包括在模型中也可能增加估计的精确度或统计效率。例如，如果某些变量与因变量高度相关，即使它们与自变量之间没有混杂关系，包括这些变量也可以帮助减少误差方差，从而得到更精确的效果估计。

4. 控制潜在的虚假关系
在某些研究中，你可能想要证明两个变量之间没有关系，此时可以通过引入其他相关变量来控制潜在的虚假关系，确认观察到的关系是假的还是由于未控制的第三变量引起的。

5. 满足模型假设
有时，引入某些变量是为了满足模型的统计假设，如线性、正态性或同方差性等。这可以帮助确保回归模型的有效性和结果的可靠性。

在实际应用中，选择调整哪些变量应基于你的研究问题、理论背景以及对数据的理解。正确的做法是在数据分析之前，基于你的研究假设和现有文献，制定一个分析计划，明确指出哪些变量将被调整以及调整的理由。这种做法可以帮助避免数据挖掘和结果的误解释。