相关分析可以指出变量间相互关系的具体形式，也可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况
如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数为。
相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。（）
不相关关系是指变量之间没有任何关系或者说变量之间的相互系数为（）。
两个变量之间的相关系数等于0，是否说明这两个变量之间没有关系？
相关变量之间可能完全没有因果关系，或者只有间接而没有直接因果关系。
如果对有线性函数关系的两个变量作相关分析和回归分析得出的结论中正确的是（）。
两个变量之际存在某种相关关系，即一个变量的变化会引起另一个变量的变化。
若相关系数为0，则两个变量间没有任何关系。
压抑就是相关关系受到第三变量的干扰变得看不出来。
相关关系按研究指标变量的多少可分为一元相关（单相关）和多元相关（复相关）；按指标变量之间依存关系的形式可分为线性相关（直线相关）和非线性相关（曲线相关）；按指标变量变化的方向可分为正相关和负相关。（）
差异量数中的零相关是指两个变量间没有关系，即一个变量的值无论怎样变化，另一个变量的对应值都不改变。
相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之问数值变化规律。
一个变量的变化会引起另一个变量的变化，即两个变量之际存在某种相关关系。（）
原假设是指研究者想收集证据予以反对的假设，通常指参数没有变化或变量之间没有关系 。
对有干扰嫌疑的第三变量加控后没有实质变化，原相关关系将破裂。（）
下面哪一项是相关关系受到干扰变量的歪曲的两种情况：（）
压抑就是相关关系受到第三变量的干扰变得看不出来。（）
两变量间相关分析是分析两个变量间的数量变化依存关系
当相关系数r=0时，表示变量之间没有关系（）
因果模型利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变化来预测另种变量的未来变化。（)
分析因变量与自变量之间的相关关系，根据自变量的数值变化，去预测因变量数值变化的预测方法是（)
32、相关系数是表示两变量相关程度的一个量，若r = －0﹒95，说明两变量没有关系。
