统计：相关关系类型

现象之间的关系非常复杂，从不同的角度来看，关系有不同的类型。1.根据相关程度，可分为完全相关、不完全相关和不相关。当一个变量的变化完全由另一个变量决定时，称变量之间的这种关系为完全相关。这种严格的依赖实际上是函数关系。当两个变量的变化相互独立且不相互影响时，它们被称为无关。事实上，这里的无关是独立的，即变量之间没有关系。当变量之间存在不严格的依存关系时，称为不完全相关。不完全相关是现实中相关关系的主要表现形式，也是相关分析的主要研究对象。2.根据相关方向可分为正相关和负相关。当一个变量随着另一个变量的增加（减少）而增加（减少）时，即当两者同向变化时，称为正相关。例如，家庭收入和家庭支出之间的关系通常会随着家庭收入的增加而增加。当一个变量随着另一个变量的增加（减少）而减少（增加）时，它被称为负相关，如产品产量与单位成本之间的关系，单位成本随着产量的增加而减少。3.根据相关形式，可分为线性相关和非线性相关。当变量之间的依赖关系大致呈现为线性形式，即当一个变量改变一个单位时，另一个变量也按大致固定的增减变化，称为线性相关。变量间关系不按固定比例变化时，称为非线性关系。这些关系可以用图1-1来表示。图1-1 相关关系分类示意图4。根据研究变量，可分为单相关、偏相关和复相关，称为单相关。一个变量与两个或两个以上的其他变量相关，称为复相关。在复合相关研究中，假设其他变量保持不变，在研究两个变量之间的关系时称为偏相关。变量之间的关系需要通过相关的分析来识别和判断。相关分析是利用图形和多个分析指标(如相关系数)来确定变量之间依赖关系的密切性的过程。