（一）从相关变量的个数划分，可分为单相关和复相关

两个因素之间的相关关系叫做单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量，如身高与体重之间的相关关系。三个或三个以上因素的相关关系叫做复相关，即研究涉及两个或两个以上的自变量和因变量，如商品房价格与利率、人均收入、地价之间的相关关系是复相关。

（二）按相关关系的表现形态来划分，可分为直线相关和曲线相关

直线相关也叫线性相关，指一个变量变动时，另一个变量随之发生大致均等的变动。从图形上看，其观察点的分布大致近似地表现为一条直线。例如，人均消费水平与人均收入通常呈线性相关关系。

曲线相关也称非线性相关，是指一个变量变动时，另一个变量也随之发生相应的变动，但是这种变动是不等的，从图形上看，其观察点的分布近似地表现为一条曲线，可能是抛物线、指数曲线等，例如，农作物的施肥量与亩产量之间的关系，当施肥量在一定限度内，亩产量会上升，上升到一定程度后，随着施肥量的增加，亩产量还会下降，这就是曲线关系。

（三）从直线相关变化的方向来划分，有正相关和负相关(www.daowen.com)

自变量（X）的数值增加，因变量（Y）的数值也相应地增加，这叫做正相关。例如，施肥量增加，亩产量也增加。自变量数值增加，因变量数值相应减少；或者自变量数值减少，因变量数值相应增加，这叫做负相关。例如，产品生产越多，生产成本越低；商品价格越低，商品销售量增多。

（四）按相关的程度来划分，可分为完全相关、不完全相关和无相关

两种现象中一个现象的数量变化，随另一种现象的数量变化而确定，这两种现象间的依存关系，就称为完全相关，如S＝πR2，在这种情况下，相关关系就是函数关系。两种现象的数量各自独立，互不影响，称为无相关，如企业生产成本与工人年龄之间，一般是无相关的。两个现象之间的关系，介于完全相关与无相关之间，称为不完全相关。通常相关分析主要是不完全相关分析。

以上相关关系种类，用图6－1所示。

图6－1　相关关系类型