事物内部变量间的关系一般分为两类，称为函数关系和（）。
两变量间的线性相关系数为0，表示（）
相关系数绝对值越大，说明两变量间的关系（）。
根据变量X和变量Y的散点图，可以看出这两个变量间的相关关系为()。
在直线相关分析中，r=1表示两变量间的相关关系为（）。
变量间的关系指两个或两个以上的变量相联系的性质，它们主要有相关关系、（）关系、（）关系3种类型。
在直线相关分析中，r＝1表示两变量间的相关关系为（）。
为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的（）.
校准曲线的相关系数是反映自变量和因变量间的相互关系的。（）
适用于双变量资料，用点的密集度和趋势表达两变量间的相关关系。应绘制（）
设置对照组是因为，对照组虽然不接受自变量激发，但受其他外部因素影响，在经过一段时间后，也会自然而然地发生某些变化，这些变化都与实验者的因果关系假设毫不相干；所以，只有从测量结果中排除这些成分，才能得到准确的实验结论。
研究者实现建立假设并确定具有因果关系的各种变量，然后使用某些经过检测的工具对这些变量进行测量和分析，从而验证研究者预订假设的研究方法是（）
变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。
什么是变量间的因果关系？
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
对具有相关关系的两个或两个以上的变量，根据其关系的具体形式选择合适的数学模型，并将变量间的相关关系与具体数学模型相结合，以近似地表现变量间的平均变动关系，这种统计分析是()。
设置对照组是因为，对照组虽然不接受自变量激发，但受其他外部因素影响，在经过一段时间后，也会自然而然地发生某些变化，这些变化都与实验者的因果关系假设毫不相干;所以，只有从测量结果中排除这些成分，才能得到准确的实验结论。()
相关法可以准确地计算出两个变量间的关联程度，因此，只要已知一个变量的值就可以预期另一个变量的（近似)值。（)
研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析，研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析（）
（）是指操纵一个或一个以上的变量，借此衡量自变量与因变量间的因果关系。
心理学的研究不仅探讨变量间的因果关系，也探讨变量间的相关等其它关系。（)
如果两变量间的相关系数为－1，说明两变量间存在（）
65、以下表示两变量关系最密切的相关系数是（）。
