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Excel统计分析与应用大全 11.1.2 相关分析常见类型
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相关关系从不同的角度可以划分成以下几种不同类型。
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1.正相关与负相关
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从相关的方向看，变量之间的相关关系可以分为正相关和负相关。
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正相关是指相关变量之间的变化趋势相同，即当自变量的值增加时，因变量的值也随之发生相应的增加；当自变量的值减少时，因变量的值也随之发生相应的减少。例如，商品的批发价与销售价之间的关系。
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负相关是指相关变量之间的变化趋势相反，即当自变量的值增加时，因变量的值随之发生相应的减少；而当自变量的值减少时，因变量的值则随之相应增加。例如，汽车的驾驶速度与所用时间之间的关系是负相关。
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需要注意的是，很多现象的正、负相关的关系仅在一定的条件下存在。
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2.线性相关与非线性相关
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从相关的形式来看，变量之间的相关关系可以分为线性相关和非线性相关。
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相关关系是一种数量关系上不严格的相互依存关系。当两种相关变量的数量之间大致呈现出线性关系时，称为线性相关，线性相关也称直线相关，是指相关的两个变量之间变化的趋势呈线性或近似于线性，即自变量发生变动，因变量随之发生变动，其增加或减少量是大致均等的。从图形上看，其观察点的分布近似表现为直线形式。
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而当两种变量之间近似表现为一条曲线时，则称为非线性相关。非线性相关也称曲线相关，是指相关的两个变量之间变化的趋势呈非线性，即自变量发生变动，因变量随之发生变动，但其增加或减少量不是均等的。从图形上看，其观察点的分布表现为各种曲线形式。
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3.单相关、复相关和偏向关
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从相关变量影响因素的多少来看，变量之间的相关关系可分为单相关、复相关和偏相关。
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单相关是指两个变量之间的相关关系，即一个因变量对一个自变量的相关关系，也叫简单相关。
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复相关是指三个或三个以上变量之间的相关关系，即一个因变量对三个或三个以上的多个自变量的相关关系，又称多元相关。
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偏相关是指某一变量与多个变量相关时，假定其他变量不变，其中两个变量的相关关系。
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4.完全相关、不相关和不完全相关
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从相关变量的密切程度来看，变量之间的相关关系可以分为完全相关、不相关和不完全相关三种类型。
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当一个变量的变化完全由另一个变量的变化所决定时，称这两个变量间的关系为完全相关；当两个变量彼此互相不影响，其发生的变化各自独立时，就称为不相关；而当两个变量之间的关系介于完全相关和不相关之间时，就称为不完全相关。
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完全相关可以以方程的形式呈现，因此，完全相关可以转化为一般意义上的函数关系。通常变量都是不完全相关的，这是相关分析的主要研究对象。
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Excel统计分析与应用大全 11.2 几种简单相关分析方法
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简单相关分析是指对两个变量之间的相关关系进行分析，即通过计算两个变量之间的相关系数，对两个变量之间是否显著相关做出判断。
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简单相关分析用来描述两个随机变量（X和Y）之间线性相关的程度，两个变量之间没有主次之分。进行简单相关分析的方法主要有以下几种。
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