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相关分析是用于考察变量间数量关系密切程度的分析方法，例如：身高与体重的关系
几乎所有涉及到多个变量的假设检验方法，都可以被看作是这些变量间的关联性分析
连续 vs 连续：Pearson相关系数（双变量正态分布）；Spearman秩相关系数（不符合双变量正态分布）
有序 vs 有序：Gamma系数、肯德尔相关系数等（例如：医生级别与治疗效果的相关关系）；也可使用Spearman秩相关系数
无序 vs 无序：列联系数等（例如：民族与职业的关系）
连续 vs 分类：Eta(本质上是方差解释度，即连续变量的离散度有多少可以被另外的分类指标所解释)
1. 关于相关分析，下列说法正确的是:
A 相关分析是用于考察变量间数量关系密切程度的分析方法
B 卡方检验可以看作分组变量与连续因变量间的关联性分析
C t检验可以看作行、列分类变量间的关联性分析
D 聚类分析可以看作因变量和一组自变量间的关联性分析
2. 关于各种相关系数，下列说法正确的是:
A 两个连续变量的相关使用肯德尔相关系数
B 两个有序变量的相关可以使用Gamma系数
C 两个无序变量的相关使用Eta
D 以上说法均不正确
1=>A 2=>B
