研究现象之间或现象中各个标志之间的关系，一般是通过相应的变量之间的数量关系来测定的。变量之间就其关系的变化来说，可以分为确定性关系和非确定性关系两种类型，各有其不同的特点，表现为两种数学模型形式。

（一）确定性关系

它反映在一定条件下，现象之间存在着严格的依存关系，亦即对于某一变量的每一个数值，都有另一个的确定值与之相对应，这种关系也称为函数关系。例如，圆面积（ S ）和它的半径（ r ）之间的关系可用下述关系式表示：

这表明圆面积是随其半径的大小而变动， S 是 r 的函数。

在自然界中，各种现象之间广泛存在着确定性关系。而在社会经济现象中，某个变量和另一个变量虽有密切的依存关系，但由于受到为数众多的不易控制的因素的影响，实际观测到的数据并不能反映其中存在着函数关系，大多数表现为非确定性关系。

（二）非确定性关系

变量之间既存在密切的关系，但又不能由一个（或几个）变量的数值精确地求出另一个变量的值。亦即对于某一变量的每一个数值，可以有另一个变量的若干数值与之相对应，在这些数值之间表现出一定的波动性，但又总是围绕它们的平均值并遵循一定的规律而变动。这种依存关系就是非确定性关系，也称为统计相关或相关关系，简称相关。例如，在农业生产中，每亩耕地的施肥量与作物亩产量之间有一定的关系，施肥量适当增加，产量也相应地增加。可以肯定，肥料是农作物增产的主要因素，但影响农作物的因素是多种多样的，如自然条件的变化、种子的品质等等都会影响作物的收获量，即使在施肥量相同的条件下，每亩产量有多有少，并不随之而确定。只有通过统计的大量观察，才能揭示这两个有关因素之间的数量规律性。其他如技术改造与产量增加，工业企业原材料消耗量与生产费用总额的变动、商品流转额与流通费用水平的高低等，都属于这种非确定性的依存关系。

上述函数关系和相关关系之间并不存在严格的界限。由于有测量误差等原因，函数关系在实际中往往通过相关关系表现出来；反之，当人们对现象之间的内在联系和规律性了解得愈深刻，则相关关系就愈可能转化为函数关系。