相关分析与回归分析的区别和联系是什么？

相关分析与回归分析在统计学中扮演着揭示变量间关系的重要角色，两者之间既有区别，也有紧密联系。首先，它们的区别主要体现在以下几个方面：

1.角色定位:相关分析中，x和y被视为平等的变量，即无论研究x对y的影响还是y对x的影响，其研究过程是相同的。而在回归分析中，y作为因变量，被赋予被解释的地位，x可以是随机或非随机变量。

2.目标侧重:相关分析关注的是两个变量之间的密切程度，而回归分析更进一步，不仅能衡量影响大小，还能通过回归方程进行预测和控制。

然而，它们的联系同样显著：

1.研究领域:无论是寻找变量间的直线关系，还是寻求回归方程，相关分析和回归分析都是解决这类问题的有效工具。

2.选择依据:当仅需了解直线关系的密切程度时，相关分析更为适宜；而当需要建立因果预测模型时，回归分析是首选。

扩展来说，相关分析研究的是随机变量间的相互关系，如人的身高与体重、湿度与降雨量等；而回归分析则更为深入，广泛应用于一元、多元、线性或非线性的度分析，如预测和控制变量间的定量关系。

总结来说，相关分析和回归分析是统计分析工具的两个方面，根据研究目的和需要的深度，选择适合的方法进行分析是关键。