二、统计相关的不同类型

　　1.统计相关而实际上无关，称为对称关系或虚假相关，即从统计上看有关的两个变量实质上相互独立、互不影响，并无有意义的联系，对称关系用符号表示是X—Y

　　2. 统计相关、实际也无关，在这种关系中，两个变量相互作用、相互加强，用符号表示这种关系是X Y

　　3. 实际的因果关系，是指统计上相关的两个变量之间实际上存在着因果关系（是变量分析中探讨的更重要课题），在因果关系中，能够影响其他变量发生变化的变量称为自变量；依赖于其他变量，但其本身不能影响其他变量称为因变量，用符号表示是：X    Y

　　<1>判断因果关系哪个为自变量，哪个为因变量的原则是：时间的先后；变量的不变性与可变性。

　　<2>因果关系也称为非对称关系。

　　第二节 详析模式

　　一、两变量的交互分类

　　1.资料分析的第一步是检验假设所预言的这种关系是否存在，即对这种关系有无合强弱以及它的内部状况进行描述。

　　2.第二步是对变量之间的关系和联系程度进行精确的因果分析，以判断关系的真伪。

　　二、引入检验因素

　　1.检验两个变量间关系的更重要、更系统的办法是引入第三个变量，以解释定变量间关系的过程称为详析化，被引入变量叫做检验因素或控制变量。

　　2.详析模式正式形成归功于美国社会学家拉扎斯菲尔德，其主要思想来源于斯多弗在其名著《美国士兵》中所做的工作。

　　三、详析模式的主要作用

　　1.是使调查研究可分享实验设计的一些优点。

　　2.是社会科学中更为有力的证明模式之一。

　　3.是建立理论研究和开发资料的有力工具。

　　4.提供了更为清晰的社会分析逻辑。

　　第三节 变量关系的检验

　　一、检验因素位于两变量之前

　　1.检验因素是两变量关系的前提，对“自变量”和“因变量”都有影响。

　　2.引入外在变量的更主要的是贡献是能够防止作出错误的解释。引入的原因是：<1>有理论或经验相信它可能解释其中的关系；<2>无证据证明它与自变量及因变量没有关系。

　　3.一个抑制变量在某时意义上是与外在变量相对应的。

　　4.两变量引入经验因素主要用于判断两变量关系的真伪，使研究者避免作出错误的解释或得出错误的理论。

　　二、经验因素位于两变量之间

　　变量X与Y之间的关系是另一变量A的“媒介”作用的结果，因此A称为中介变量，关系表示为：  自变量X—>经验因素A—>因变量Y

　　三、经验因素含于自变量之内

　　能使两变量间关系具体化的变量称为内含变量，即是在自变量中被理论或经验推测为因变量起主要作用的那个因素。

　　第四节 条件关系的分析

　　一、帮助解释，主要表现在：

　　1.促进修正原解释或发现新解释

　　2.帮助选择正确的解释

　　3.帮助发现隐而不彰的事实。

　　4.条件关系的检验是研究事物发展趋势或发展过程的锐利工具之一。