[文献资料]本讲内容

对同一对象(或调查单位)所测量的两个或多个变量进行研究,而兴趣在于变量之间的关系（联系）。检验变量间联系统计学意义的重要性。散点图及其在表示这种联系的性质和强度中的应用.7）联系中散点图的不同。Pearson相关系数可测量线性关系的强度和方向。由零相关①时做出无联系的判断,而事实上很可能存在着很强的非线性关系。从伪相关(假的相关)中得出毫无正当理由的结论.联系，两变量的联系，多因素的联系，净效应，交叉表，卡方检验，列联表，实际频数，行合计，列合计，总合计，理论频数，自变量和应变量，线性和非线性关系，伪相关 ......