这里对几种相关关系的前提进行总结，具体计算方法不一一列出。牢记这些知识打好统计的基础，对以后学习很有帮助。

积差相关

皮尔逊积差相关

  1. 数据要成对出现，并且不少于30对，即若干个体中每个个体都有两种不同观测值，并且每对数据与其他对子相互独立。
  2. 两列变量各自总体的分布都是正态的，至少接近正态。
  3. 两列相关变量是连续变量，即两列数据都是测量数据。
  4. 两列变量间的关系应是线性的。

等级相关

斯皮尔曼等级相关

  1. 只有两列变量，变量为顺序数据或称名数据。
  2. 两列变量之间的关系应是线性的。
  3. 当研究考察的变量的总体分布非正态时。

肯德尔等级相关

  1. 肯德尔W系数（和谐系数）

W系数是表示多列等级变量相关程度的一种方法，适用于两列以上的等级变量。原始资料的获得采用的是等级评定法（备试直接对事物进行等级排序）。

  1. 肯德尔U系数（一致性系数）

U系数适用于对K个评价者的一致性进行统计分析，与W系数所处理的问题相同，但处理的资料的获得方法不同，计算的结果也不一样。原始资料的获得采用的是对偶比较法。

U系数的正或负，并不表示相一致的方向。
完全一致时U=1，完全不一致时U=-1/K（K为奇数），或U=-1/（K-1）（K为偶数），K为评价者数量。

质与量相关

点二列相关

适用于一列数据为真正的二分变量，另一列数据为等距或等比数据。

二列相关

适用于两列变量都服从正态分布，一列变量为等距或等比变量，另一列数据被人为的分为两类。即一列数据为人为二分变量，另一列数据为等距或等比数据。

若对数据分布形态是否为正态分布不明确，那么不论数据是真正二分变量还是人为二分变量，都使用点二列相关。
若确认数据分布形态为正态分布，都应用二列相关。

多列相关

适用于处理两列正态变量资料，其中一列为等距或等比的测量数据，另一列被人为划分为多种类别，成为名义变量。划分三个类别，就称为三列相关，划分为四个类别，就称为四列相关……

品质相关

四分相关

适用于两个变量是人为的二分变量。

φ相关

适用于两个变量都是真正的二分变量，但是除四分相关之外的四格表（计数）资料都可以使用此方法计算相关，它是表示两变量两项分类资料相关程度的最常用的一种相关系数。

列联相关

又称均方相依系数、接触系数等，一般用C来表示，由二因素的R*C列联表资料求得，故称为列联相关。是指当两列数据中至少有一列是多分类资料时，描述变量之间的相互关系的品质相关系数。

皮尔逊定义的列联系数C，当两因素完全独立时C为0，反之不会超过1，达不到1。