相关关系的种类

从不同的分类角度进行分析，相关关系可以有多种分类。

1.根据相关程度的不同，相关关系可分为完全相关、不完全相关和无相关。

当一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定，这两种现象间的关系为完全相关。例如，在价格保持不变的情况下，某种商品的销售总额与其销售量之间的关系总是成正比。在这种情况下，相关关系就变成了函数关系。因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例。

如果两个现象之间互不影响，其数量变化各自独立，就称其为不相关现象如图6-3。例如，一般认为学习成绩的高低与天气变化是不相关的。

图6-3　不相关现象

如果两种现象之间的关系介于不相关和完全相关之间，则称其为不完全相关。如图6－4所示。人们通常看到的相关现象大都属于这种不完全相关。

图6-4　不完全相关

2.根据变量值变动方向的趋势，相关关系可分为正相关和负相关。

正相关是指一个变量数值增加或减少时，另一个变量的数值也随之增加或减少，两个变量变化方向相同（图6-5）。例如，技能水平随着练习次数的增加而提高。

图6-5　正相关

负相关是指两个变量变化方向相反，即随着一个变量数值的增加，另一个变量的数值反而减少；或随着一个变量数值的减少，另一个变量数值反而增加（图6-6）。例如，练习次数与遗忘量之间的相关关系。

图6-6　负相关

3.根据变量关系的形态，相关关系可分为直线相关和曲线相关。

两个变量中的一个变量增加，另一个变量随之发生大致均等的增加或减少，近似地表现为一条直线，这种相关关系就称为直线相关。直线相关在相关散点图上可呈现为一条直线的倾向（图6-7）。

当两个变量中的一个变量变动时，另一个变量也相应的发生变动，但这种变动不是均等的，近似地表现为一条曲线，这种相关关系被称为曲线相关。曲线相关在相关散点图上可呈现为弯月形（图6-8）。

4.根据研究变量的多少，可分为单相关和复相关。

图6-7　直线相关

图6-8　曲线相关

所研究的只是两个变量之间的相关关系，可称为单相关。例如，研究学生的数学成绩与物理成绩之间的关系，这种相关关系就是单相关。

如果所研究的是一个变量与两个或两个以上的其他变量的相关关系，称为复相关。例如，研究人的营养与人的身高、体重之间的关系，学生的学习成绩与其学习动机、方法、习惯等方面的关系，都属于复相关。