大型生物医学实验中，研究者感兴趣的是某些协变量对响应变量（）的影响。由于资金的限制或者技术上的困难，主要协变量的测量只能对部分参加实验的个体实施，这部分个体组成的集合称为核实集（validation set）。同时，研究者会设计一些便宜并且容易实施的方式对每位参加实验的个体调查与主协变量紧密相关的辅助信息。如果满足给定的条件下，对不提供任何信息（即与条件独立），则称为的辅助变量。例如, 在心脏病风险归因研究中，一项重要的风险指标是射血分数（ejection fraction），这项指标需要通过放射性核标记法测量，费用高昂，经费的限制使得这项技术不可能对大型试验的每个个体进行，因此，研究者随机挑选一部分个体测量精确的射血分数，对其他个体通过简易的方式评估其射血分数）。有测量误差的主协变量可以认为是一种特殊的辅助变量。如何利用辅助变量的信息提高统计推断的效率，是研究者关注的问题之一。