Les covariables sont en général des variables indépendantes continues.
SPSS
Dans la boîte de dialogue de régression logistique binaire SPSS, toutes les variables indépendantes sont saisies comme covariables, puis le chercheur clique sur le bouton «Catégorique» pour déclarer toutes les variables entrées comme «covariables catégoriques». D'autres restent des «covariables» et sont supposés être continus. Dans la régression multinomiale avec SPSS, les facteurs et les covariables sont saisis dans des zones de saisie distinctes, évitant ainsi cette complexité.
Ainsi pour les covariables, une estimation à paramètre unique (coefficient) est sortie et est interprétée comme une régression OLS, où l'augmentation de la variable indépendante de 0 à 1 correspond à ab augmentation de la dépendance, sauf dans la régression logistique. consigner les cotes de la variable dépendante, et non la valeur brute de la variable dépendante. Le tableau ci-dessous résume les options disponibles dans SPSS.
Dans la régression logistique multinomiale avec SPSS, une variable telle que la variable binaire "sexe" peut être entrée comme facteur ou comme covariable. En tant que facteur, la valeur la plus élevée (sex = 2) est le niveau de référence, mais en tant que covariable, la valeur inférieure (sex = 1) est la référence. Par conséquent, les signes des estimations de paramètres sont inversés lorsque l'on compare les deux, comme le montre la figure ci-dessous. Entré en tant que facteur sexe a une estimation positive de .462 et entré comme covariable, il a une estimation négative de - .462. De plus, les interceptions changent, mais comme elles sont rarement interprétées dans la régression logistique, cela fait peu de différence.
Régression multinomiale dans SPSS Saisie d'un prédicteur en tant que facteur par rapport à une covariable
Codage du facteur: B est positif .512; le rapport de cotes pour le niveau «1 = très heureux» du bonheur dépendant est de 1.668. Les chances d'être très heureux plutôt que pas très heureux augmentent d'un facteur de 1,668 en étant des hommes plutôt que des femmes. La valeur la plus basse du sexe (Mâle = 1) est prédite et la plus élevée (Femelle = 2) est la référence.
Codage covariables: B est négatif .512; l'odds ratio pour "Very Happy" est .600 Les chances d'être très heureux plus loin que pas très heureux diminuent d'un facteur de .600 en étant des femmes plutôt que des hommes.La plus grande valeur de sexe (Femelle = 2) est prédite et le plus bas (Male = 1) est la référence.

SAS
Dans la commande PROC LOGISTIC dans SAS, les variables catégorielles sont déclarées dans l'instruction CLASS, comme décrit précédemment. Toutes les autres variables après le signe égal dans l'instruction MODEL sont supposées être des covariables continues.

MODEL cappun (EVENT=LAST) = race sex degree

Dans PROC CATMOD avec SAS, toutes les variables de l'instruction MODEL sont supposées être catégorielles sauf si elles sont listées dans une instruction DIRECT séparée. Ceux qui suivent un énoncé DIRECT sont supposés être des covariables continues ou des termes d'interaction.

Stata
Dans Stata, sous les commandes logistic et mlogit respectivement pour la régression binaire et multinomiale, toutes les variables listées après la variable dépendante sont des variables prédictives et sont supposées être des covariables sauf si elles sont prédéfinies comme variable catégorique.