简单相关分析

是对两个变量（一个自变量和因变量）间的相关关系的分析方法。相关关系是变量数值间的一种不确定的相互依存关系。在自然界和社会中，由于受各种因素的影响，变量之间的关系有时表现为一种确定性的关系：即自变量发生变化，因变量就会有一个确定的值与之相对应，如函数关系。但有时也表现为一种非确定性的关系：即虽然变量之间存在着某种程度的依存关系，但却不能由一个变量的变化精确地推断出另一个变量发生多大变化。如受众教育程度与收看电视节目的内容有关，但由于受多种因素的影响，很难由教育程度的高低准确地推断出受众行为的强度。象这种非确定性的关系，就是相关关系。
相关分析的意义就在于：它可以确定变量之间有无相关关系，如果有，其表现形式是怎样的，其密切程度如何，当一个变量变化了，另一个变量发生多大的变化，因变量估计的可靠性有多大，对因变量影响的主要因素是什么，这些因素（自变量）之间关系怎样等等。
判断现象数值间有无相关关系和相关关系的表现形式，一是根据研究者个人的定性认识。二是通过编制相关关系表和绘制相关图来确定：两个变量之间是直线相关，还是曲线相关(抛物线、双曲线)，如果是直线相关，是正相关还是负相关，是完全正相关还是完全负相关。三是要计算相关系数。如一项关于年龄和教育程度与阅报关系的研究，根据资料绘制出相应的相关图、表，就可以观察到：随着教育程度的增加，阅报积极性也增加，即正相关，如果随着年龄的增加，阅报的积极性减小，即负相关。同时为了说明年龄和教育教育程度与阅报行为积极性的相关关系的程度强弱，还要计算相关系数。