判断现象间的相关关系，一般先作定性分析，然后作定量分析。定性分析就是根据经济理论、有关专业知识和实际工作经验，进行科学的分析研究，初步确定现象间有无关系。如确有关系，进一步编制相关图（也称散布图）和相关表，可以直接地判断现象之间大致上呈现何种关系形式，以此计算相关系数作定量分析，精确反映相关关系的方向和程度。

（一）绘制相关图

举例，有8个企业生产某种产品，月产量和生产费用的资料如表7-1。

表7-1　8个企业月产量和生产费用资料

相关图见图7-2所示。

从图7-2中可以看出，8个企业产量和生产费用间有依存关系，各个点虽不完全在一条直线上，但有形成一条直线的趋向。

（二）相关表

根据总体单位的原始资料还可以编制相关表。见表7-2所示。

图7-2　8个企业月产量和生产费用的散布图

表7-2　产品产量和生产费用相关表

从表7-2中可以看出，产品生产量和生产费用之间的关系虽然不十分严格，但有直线相关的趋势，而且大致可以看出关系比较密切。

如果与某个现象相关的因素不止一个，可以分别绘制许多相关图，从许多相关图的对比中，大致可以看出与各个因素关系的大小，从中判断出哪个是主要因素，哪个是次要因素。(www.daowen.com)

（三）分组相关表和相关图

如果原始资料很多，据此编制的简单相关表会很长，使用起来不方便。由于相关点太多，相关图也不好绘制，在这种情况下，可以编制分组相关表。

分组相关表就是将原始数据进行分组而编制的相关表。根据分组的情况不同，分组表有两种：

1.单变量分组表。有相关关系的两个变量中，只根据一个变量进行分组，另一个变量不进行分组，只是计算出次数和平均数，这种表叫作单变量分组表。如表7-3、图7-3所示。

表7-3　400名女大学生身高和体重相关表

这种单变量分组表是实际工作中使用得较多的一种，它能使资料简化，并且反映出两个现象的相互依存关系。

单变量分组表也可以作为以后计算的依据。和简单相关表不同的是，在计算相关系数等指标的时候，采用加权法，因为每个组代表的原始资料数目是不相同的。

2.双变量分组表。这种是自变量和因变量都进行分组而编制的相关表。见表7-4所示。

双变量分组表也可以作为以后计算分析指标的根据。由于对两个变量都进行了分组，加权的方法要复杂一些。一般情况下很少使用双变量分组表进行计算。

图7-3　400名女大学生身高和体重散布图

表7-4　400名女大学生身高和体重相关表