統計分析方法
相關分析是一種統計分析方法，旨在研究兩個或兩個以上隨機變量之間的相關關係。這種分析可以揭示變量間的關係情況以及關係的強弱程度。例如，它可以用來探討人的身高和體重之間、空氣中的相對溼度與降雨量之間的相關性。相關分析與迴歸分析不同，迴歸分析側重於研究隨機變量間的依賴關係，以便用一箇變量預測另一箇變量，而相關分析則側重於發現隨機變量間的相關特性。
在相關分析中，可以通過相關圖（如散點圖和列聯表）和統計顯著性測試來描述和量化兩個變量之間的相關性。常見的相關係數包括Pearson相關係數、Spearman等級相關係數和Kendall相關係數，其中Pearson相關係數是最常使用的。
相關分析的應用非常廣泛，包括工農業、水文、氣象、社會經濟和生物學等領域。例如，它可以用來分析工作壓力與心理健康之間的相關性，或者探討降水量與河流水位之間的關係。
總結來說，相關分析是一種簡單易行的測量定量數據之間關係的分析方法，它幫助我們理解和描述變量間的依存關係及其方向和程度。