Для оценки тесноты связи между двумя переменными в статистическом анализе используют различные методы, например:

• Коэффициент корреляции знаков (Фехнера). 12 Основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних. 12 Коэффициент Фехнера может принимать значения от –1 до +1. 12 При значении 1 имеет место полная прямая связь, при 0 — связь отсутствует, значение –1 показывает полную обратную связь. 1
• Линейный коэффициент корреляции. 2 Измеритель тесноты линейной связи между двумя количественными признаками. 2 Возможные значения коэффициента корреляции варьируют от 0 до ±1. 2 Чем больше абсолютное значение, тем выше теснота связи между двумя величинами. 2
• Коэффициент корреляции рангов Спирмена. 2 Является непараметрическим показателем связи между переменными, измеренными в ранговой шкале. 2 Этот коэффициент определяет степень тесноты связи порядковых признаков, которые в этом случае представляют собой ранги сравниваемых величин. 2
• Корреляционное отношение. 2 Величина корреляционного отношения изменяется от 0 до 1. 2 Если значение корреляционного отношения близко к нулю, то связь отсутствует, а если к единице — то связь тесная. 2
• Коэффициент контингенции или ассоциации. 1 Могут принимать любые значения от –1 до 1. 1 Когда коэффициент равен 0, связи между данными явлениями нет совершенно, когда равен 1 — между явлениями существует функциональная связь. 1

Также для анализа взаимосвязи между признаками используют метод аналитических группировок и графический метод на основе построения поля корреляции. 3