对于两个或更多变量之间的关系，相关分析考虑的只是变量之间是否相关、相关的程度，而回归分析关心的问题是：变量之间的因果关系如何。回归分析是处理一个或多个自变量与因变量间线性因果关系的统计方法。如：婚姻状况与子女生育数量，相关分析可求出两者的相关强度以及是否具有统计学意义，但不对谁决定谁作出预设，即可以相互解释，回归分析则必须预先假定谁是因谁是果，谁明确谁为因与谁为果的前提下展开进一步的分析。

知识拓展：

1.回归模型的前提条件： 

1）线性：是指反应变量Y的总体平均值与自变量X呈线性关系； 2）独立性：任意两个观察值之间相互独立； 

3）正态性：是指对于给定的 X 值，其对应的Y值的总体和线性模型的误差项ε 均服从正态分布；（ε 均服从均数为0的正态分布） 

4）等方差性：无论X如何取值，Y都有相同的方差。

2．直线相关与回归的区别与联系 

（1）区别： 

① 相关分析要求两个变量均服从正态分布,而回归分析则有两种不同的模型。Ⅰ型回归：定 x 后对 y 进行测量,y 须服从正态分布；Ⅱ型回归：x , y 均须服从正态分布，如体重依身高的变动关系。  ② 对于同一资料,只能计算一个相关系数,而Ⅱ型回归可以计算由 x 推 y 和由 y 推 x 的两个回归方程,但两者不是反函数的关系。 ③ 回归反映两变量间的依存关系,相关反映两变量间的相互关系。有相关联系不一定是因果联系。 

（2）联系： 

① 同一资料 r 与 b 符号相同。 

② 同一资料 r 与 b 的假设检验结果是等价的。  

③ r 与 b 可以互相换算。 

④ 相关是相互关系，双方向，-1≤r ≤+1，无单位，有相关不一定有回归；回归是依存关系，单方向， 无限, 有单位，有回归一定有相关。