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相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中先要明确自变量和因变量
相关分析是回归分析的基础 回归分析是相关分析的基础 相关分析是回归分析的深入 相关分析与回归分析互为条件
相关分析的目的在于测度变量之间的关系密切程度，它所使用的测度工具就是相关系数 回归分析则侧重于考查变量之间的数量伴随关系并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来 在做定量分析之前，可以用相关表和散点图来大致判断相关关系 回归分析与相关分析无直接联系 只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义
|b|≤1 r表示X每增加一个单位时，r平均改变b个单位 0O X、r两变量不服从正态分布仍可作积差相关说明实际问题 可作回归分析的资料均可作相关分析
r值的范围在-1~+1之间 已知r来自ρ≠0的总体，则r＞0表示正相关，r＜0表示负相关 已知Y和X相关，则必可计算其直线回归方程 回归描述两变量的依存关系，相关描述其相互关系 r无单位
在相关分析中，相关的两变量都不是随机的 在回归分析中，自变量是随机的，因变量不是随机的 在回归分析中，因变量和自变量都是随机的 在相关分析中，相关的两变量都是随机的
相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中需要明确自变量和因变量
相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中需要明确自变量和因变量
先进行相关分析，有相关关系时，再进行回归分析。 先绘制散点图，有线性趋势时，再进行回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，作相关分析，有相关关系时，再作回归分析。 直接作回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，相关、回归分析一起作。
如果求出的相关系数R是负值，则可能是负相关 如果求出的相关系数R≤0.49，则因变量与自变量之间无相关关系 分析两种现象之间因果关系称为回归分析 相关分析属于定性分析预测
回归分析可用于估计和预测 相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 相关分析需区分自变量和因变量 相关分析是回归分析的基础
回归分析可用于估计和预测 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 回归分析是相关分析的基础 相关分析是研究变量之间的相互依存关系和密切程度
回归分析可用于估计或预测 相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 相关分析需区分自变量和因变量 相关分析是回归分析的基础
相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，而回归分析却可以 回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式 相关分析研究变量之间相关方向和相关程度 相关分析和回归分析之间在研究目的和方法上没有明显的区别
相关分析的目的在于测度变量之间的关系密切程度，它所使用的测度工具就是相关系数 回归分析则侧重于考查变量之间的数量伴随关系并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来 在做定量分析之前，可以用相关表和散点图来大致判断相关关系 回归分析与相关分析无直接联系 只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义
相关分析中先要明确自变量和因变量 回归分析研究变量之间相关的方向和相关的程度 相关分析能够指出变量之间相互关系的具体形式 相关分析无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况
相关的两个变量都是随机的， 而回归分析中自变量是给定的数值， 因变量是随机的 回归分析中的两个变量都是随机的， 而相关中的自变量是给定的数值， 因变量是随机的 相关系数有正负号， 而回归系数只能取正值 相关的两个变量是对等关系， 而回归分析中的两个变量不是对等关系 相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数， 而回归分析中根据两个变量只能配合一个回归方程
先进行相关分析，有相关关系时，再进行回归分析。 先绘制散点图，有线性趋势时，再进行回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，作相关分析，有相关关系时，再作回归分析。 直接作回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，相关、回归分析一起作。
相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中需要明确自变量和因变量
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