官 鑫，王 丽，姜瑾秋，李欣欣，韩宏志

(《吉林大学学报(医学版)》编辑部，长春130021)

相关性分析及关联性分析是医学研究中描述事件间联系性质和程度的常用方法。从哲学层面讲，任何事物的存在都并非孤立，既相互联系又相互制约的。蔡智澄等[1]认为：在社会生活中存在的所有关系均可以归结为两种关系，即具有唯一性的一一对应关系(函数关系)和非唯一性的统计关系(关联关系)。人们通常采用相关性分析法和关联性分析法来揭示、分析、解释这种关系的密切程度。

医学论文的题目和内容中常会出现“……相关性分析”或“……关联性分析”，有些作者或编辑并没有意识到“相关性”与“关联性”有何区别，但这两者所表达的意义确有不同。

1 “相关性分析”的概念及基本特征

“相关性”是一个统计学名词，《卫生统计学》[2]教科书中将“相关”定义为随机变量之间相互联系的密切程度和方向。“相关性分析”是对自然界和社会中的两种或多种事物(或现象)是否相关，测度事物(或现象)间统计关系强弱(或变量之间线性相关程度强弱)，反映事物(或数据)之间的趋同关系的一种常用的手段和工具。

常用的相关系数是由英国统计学家卡尔·皮尔逊提出的简单相关系数。其数学表达式为

x和y为两个待研究变量，(xi，yi) (i=1,2,…,n)为两变量的n对观察值，x和y分别为n个观察值的均值。杜秀杰等[3]研究显示：相关系数r是一个无量纲的数值，且-1≤r≤1。|r|越接近1，说明相关性越好，|r|越接近0，说明相关性越差。

“相关性”按涉及变量的多少分为一元相关和多元相关，按表现形式分为直线相关和曲线相关，按变化方向不同分为正相关和负相关。