定義：
相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關系的一種統計方法。
與回歸分析的差別：
相關分析與回歸分析在實際應用中有密切關系。然而在回歸分析中，所關心的是一個隨機變量Y對另一個（或一組）隨機變量X的依賴關系的函數形式。而在相關分析中 ，所討論的變量的地位一樣，分析側重于隨機變量之間的種種相關特征。例如，以X、Y分別記小學生的數學與語文成績，感興趣的是二者的關系如何，而不在于由X去預測Y。
復相關：
研究一個變量 x0與另一組變量 (x1,x2,…，xn)之間的相關程度。例如,職業聲望同時受到一系列因素（收入、文化、權力……）的影響，那么這一系列因素的總和與職業聲望之間的關系，就是復相關。復相關系數R0.12…n的測定，可先求出 x0對一組變量x1，x2，…，xn的回歸直線，再計算x0與用回歸直線估計值憫之間的簡單直線回歸。復相關系數為
R0.12…n的取值范圍為0≤R0.12…n≤1。復相關系數值愈大，變量間的關系愈密切。
偏相關：
研究在多變量的情況下，當控制其他變量影響后，兩個變量間的直線相關程度。又稱凈相關或部分相關。例如，偏相關系數 r13.2表示控制變量x2的影響之后，變量 x1和變量x3之間的直線相關。偏相關系數較簡單直線相關系數更能真實反映兩變量間的聯系。
