一、相關分析與迴歸分析的區別 ：

1．相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關係是對等的；而在迴歸分析中，則必須根據研究物件的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在迴歸分析中，變數之間的關係是不對等的。

2．在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在迴歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的，即將自變數的給定值代入迴歸方程後，所得到的因變數的估計值不是唯一確定的，而會表現出一定的隨機波動性。

3．相關分析主要是透過一個指標即相關係數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在迴歸分析中，對於互為因果的兩個變數 (如人的身高與體重，商品的價格與需求量)，則有可能存在多個迴歸方程。

二、相關分析與迴歸分析的聯絡：

相關分析是迴歸分析的基礎和前提，迴歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠迴歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。只有當變數之間存在高度相關時，進行迴歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行迴歸分析，很容易造成“虛假迴歸”，相關分析只研究變數之間相關的方向和程度，不能推斷變數之間相互關係的具體形式，也無法從一個變數的變化來推測另一個變數的變化情況，在具體應用過程中，只有把相關分析和迴歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。