As variáveis podem ser relacionadas de várias maneiras. Alguns deles podem ser descritos matematicamente. Freqüentemente, um gráfico de dispersão de duas variáveis pode ajudar a ilustrar o tipo de relacionamento entre elas. Existem também ferramentas estatísticas para testar vários relacionamentos.
Relações Negativas Versus Positivas
Alguns pares de variáveis estão relacionados positivamente. Isso significa que, à medida que uma variável aumenta, a outra tende a aumentar também. Por exemplo, altura e peso estão positivamente relacionados porque pessoas mais altas tendem a ser mais pesadas. Outros pares estão relacionados negativamente, o que significa que conforme um desce, o outro tende a subir. Por exemplo, a milhagem do gás e o peso de um carro estão negativamente relacionados, porque carros mais pesados tendem a ter menos quilometragem.
Relações lineares e não lineares
Duas variáveis podem estar relacionadas linearmente. Isso significa que uma linha reta pode representar seu relacionamento. Por exemplo, a quantidade de tinta necessária para pintar uma parede está linearmente relacionada à área da parede. Outros relacionamentos não podem ser representados por uma linha reta. Eles são chamados de não lineares. Por exemplo, a relação entre altura e peso em humanos é não linear, porque dobrar a altura geralmente mais do que dobra o peso. Por exemplo, uma criança pode ter um metro de altura e pesar 50 libras, mas provavelmente nenhum adulto de 1,80 metro pesa apenas 100 libras.
Relacionamentos monontônicos e não monotônicos
Os relacionamentos podem ser monotônicos ou não monotônicos. Um relacionamento monotônico é aquele em que o relacionamento é positivo ou negativo em todos os níveis das variáveis. Uma relação não monotônica é aquela em que não é assim. Todos os exemplos acima eram monotônicos. Um exemplo de relação não monotônica é aquela entre estresse e desempenho. Pessoas com estresse moderado têm melhor desempenho do que aquelas com muito pouco ou muito estresse.
Relacionamentos fortes e fracos
Uma relação entre duas variáveis pode ser forte ou fraca. Se o relacionamento for forte, significa que uma fórmula matemática relativamente simples para o relacionamento se ajusta muito bem aos dados. Se o relacionamento for fraco, então não é assim. Por exemplo, a relação entre a quantidade de tinta e o tamanho da parede é muito forte. A relação entre altura e peso é mais fraca.