在进行临床研究过程中，我们往往会遇到相关分析和回归分析这两个统计学概念。  那什么叫相关分析和回归分析？两者之间有什么区别和联系呢？今天，小编就和大家一起来分享一下相关分析和回归分析那点事。

一、什么是相关分析？

1.相关及相关分析

相关是指两个变量之间的相互关系，相关关系(非确定性关系)是指现象之间存在不确定的依存关系，但不是一一对应的关系，即相随变动关系。而相关分析就是从数量上分析现象之间相关关系的理论和方法，这种方法对变量之间是否存在必然的联系以及联系的形式、变动的方向做出符合实际的判断，同时测定它们之间联系的密切程度，并检验其有效性。

2.相关关系分类

相关关系的种类有多种。按相关程度来分，可分为完全相关、不完全相关和不相关。其中完全相关从其本质上看就是函数关系；不相关又称为零相关，指的是指变量之间互相无影响；而不完全相关指的是指变量之间存在依存关系，但这种相关性并不严格。

3.相关系数

相关系数就是指变量之间线性相关的程度，一般用 r 表示。相关系数的范围为-1≥r≤1 。相关系数为 -1 时表示变量间为完全负相关；大于 -1 小于 0 表示变量之间的相关性为负相关；等于0 时表示变量之间不相关 ；大于0小于 1 时，表示变量之间的相关性为正相关；等于 1 时，表示变量之间成完全正相关。

二、回归分析

1.回归分析定义

从统计学角度来说，回归分析指的是分析两种及两种以上变量之间相互依赖的定量关系。要想研究两个变量之间的相互关系，我们需要确定预测的具体目标（即因变量），另一变量则为自变量，再通过调查得到数据，接着通过对数据的分析进而确定两个变量之间的关系。

2.回归分析的种类

回归分析的种类也有很多种。按照变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；如果按照因变量的多少来分，可分为简单回归和多重回归分析；也可以按照自变量与因变量之间的关系来分，分为线性回归和非线性回归。

3.回归分析的应用

回归分析的应用场景主要包括以下几点：1）通过对大量的样本数据进行分析，从而确定不同变量之间的数学关系式；2）对已经确定的数学关系式的可信程度进行统计检验，同时鉴别出哪些变量对某一特定变量的影响较为显著或影响不显著；3）通过已经确定的数学关系式，根据一个或多个变量的值来预测或控制另一个特定变量的值，并给出预测或控制的精确度。

三、相关分析与回归分析的区别以及两者之间的联系

一）两者的区别

1. 两者对资料的要求不同

相关分析需要两个变量为双变量正态分布，而回归分析则要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是可以精确测量和严格控制的变量。

2.两者具有不同的统计意义

相关分析表示的是两个变量之间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，但不一定有因果关系。而回归分析则反映了两个变量之间的依存关系，这种依存关系有可能是因果关系，也有可能是从属关系。

3. 两者的分析目的不同

相关分析的目的是描述两个变量之间的相互关系，并通过一个定量的指标来反映这种关系的方向以及相关程度。而回归分析的目的是描述因变量与自变量间的数量依存关系，通过建立回归模型进行统计预测和统计控制。

二）两者的联系

1.相关分析是回归分析的基础和前提

这点不难理解，因为只有在相关分析确定了变量之间存在一定相关性的基础上来建立回归方程，这样才有意义。

2. 回归分析是相关分析的延续

我们只有建立回归方程才能通过分析得出变量之间的依赖关系，并进一步对相关与回归进行预测，因此两者可以相互解释。

总的来说，相关分析和回归分析是联系紧密又有明显不同的两种统计学分析方法。在使用两种方法之前需要深入了解两者的应用场景及异同点。

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