作者：李侗桐；审稿：张耀文

相关性分析主要用于：（1）判断两个或多个变量之间的统计学关联；（2）如果存在关联，进一步分析关联强度和方向。

那么，什么样的研究可以进行相关性分析呢？我们在这里列举了几个相关性研究的例子供大家参考：

确定要进行相关性分析后，对两个变量或多个变量进行相关性分析所采取的统计方法是不同的。那么，怎么判断研究变量的数量呢？

我们分别就两个变量的研究和三个及以上变量的研究进行了举例，帮助大家理解。同时，我们也对例子中变量数据类型进行了描述（如，连续变量、二分类变量、无序分类变量和有序分类变量）。

确定拟分析变量之间的相关性后，我们需要判断变量的数据类型。

变量的数据类型主要分为连续变量、二分类变量、无序分类变量和有序分类变量4类。拟分析的变量可以同属于一个数据类型，也可以分属不同的数据类型。根据这两个变量数据类型的不同，应采用的统计分析方法也不同。

连续变量是指对连续的指标测量所得到的数值，比如体重。其特点是等距区间的差异相同，例如体重在50kg-60kg之间的差异与60kg-70kg之间的差异相同。连续变量的示例如下：

     a.距离（以米为单位）

     b.温度（以摄氏度为单位）

     c.时间（以小时为单位）

     d.体重（以千克为单位）

     e.成绩（以0-100分为计算区间）

有序分类变量可以有两个或者多个已排序的类别。举例来说，如果某患者的治疗结果是“痊愈”、“好转”、“不变”或者“恶化”。这就是一个有序分类变量，因为可以对四个类别进行排序。

需要注意的是，虽然我们可以对有序分类变量的类别排序，但还需要判断这种类别排序是不是等距的。例如，用各年龄段的近似中位数代表年龄类别，即24（18-30）岁、40（31-50）岁、60（51-70）岁、80（70岁以上）岁，可以将年龄视为定距变量。