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（1）共变为了推论出两变量之间存在着概率性因果关系，必须遵守两个基本准则：首先，原因和结果变量之间必须存在共变关系；其次，所断言的一个变量影响另一个变量的推论必须是有意义的。两个变量之间有因果关系，它们之间至少是相关的；然后相关不代表因果，相关而非因果关系称为虚假关系。（2）必须合理，因果关系必须在三个层次是合理的：时间顺序：原因必须发生在结果之前，而非目的论解释；当然，因果关系也可能是交互而非单向的。因变量必须能改变：如“收入→性别”是没有意义的。理论上的合理性：因果陈述必须有意义，我们必须能够说明x是怎样影响y的，即使我们不能再经验上证明x是怎样影响y的，我们也需要通过其他研究或现行理论等佐证来给出有关这一关联的合理说法。 
分析两个变量之间的关系的统计学方法：1、相关分析，研究现象之间是否存在某种依存关系。2、回归分析，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。扩展资料：在相关分析时，专门使用相关系数，用于衡量两个变量的线性相关程度。相关系数，是以数值的方式来精确地反映两个变量之间线性相关的强弱程度的。最常用的相关系数，是皮尔逊（Pearson）相关系数，又称积差相关系数，公式如下：相关系数的特征如下：1）相关系数的取值范围是在[-1，1]之间。2）|r|越趋于1，表示线性相关越强；|r|越趋于0，表示线性相关越弱。3）若|r|=1，为完全线性相关（相当于两变量有函数关系）4）若r >0，表示两个变量存在正相关。5）若r<0，表示两个变量存在负相关。6）若r = 0，表示两个变量不存在线性相关关系。
两个变量关系研究中常用的方法有很多。它包括方差分析、 典型相关分析、判别分析、对数线性方程、对数线性模型等。
