1．按相关的程度不同。
按相关的程度不同，可分为完全相关、不相关、不完全相关。完全相关是指当一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定，在相关图中，表现为所有观察点都落在直线或曲线上，此时，相关关系就转化为函数关系。例如，在价格不变时，销售额与销售量成正比例关系。不相关是指两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立，如江苏省某个湖里的鱼的数量与浙江省的经济总量之间并不存在相关关系。
不完全相关是指两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间，如一国国民收入和国民支出之间的关系。在统计学中，相关与回归分析主要研究不完全相关现象。
2．按依存关系的表现形式不同。
按依存关系的表现形式不同，可分为线性相关、非线性相关。线性相关是指两种相关现象之间的关系近似地表现为一条直线，在这种关系中，两个变量的变动幅度近似地保持一定的比例，如人均消费水平与人均收入水平。非线性相关是指当一个变量发生变动时，另一个变量的变动在数值上不是均等的，在相关图中，二者之间形成的坐标点的分布趋势呈曲线形态，如二次抛物线、指数曲线、双曲线等。相对而言，非线性关系的研究较线性关系研究更为复杂，故一般是先开展线性关系学习，然后再涉及非线性关系学习。
3．按相关的方向不同。
按相关的方向不同，可分为正相关、负相关。正相关是指当一个变量的数值增加（或减少）时，另一个变量的数值也随之增加（或减少），即同方向变化，如居民收入与支出之间的关系。负相关是指当一个变量的数值增加（或减少）时，而另一个变量的数值相反地呈减少（或增加）趋势变化，即反方向变化，如利润和成本之间的关系。
4．按研究变量的多少。
按研究变量的多少，可分为单相关、复相关。单相关是指所研究的相关关系中的变量仅有两个，也就是研究一个变量和另外一个变量之间的关系，如仅研究收入和支出之间的关系。复相关是指所研究的相关关系中的变量包含三个及三个以上，也就是研究一个变量和其他多个变量之间的关系，如研究商品销售量受到诸如价格水平、产品质量、广告费用、竞争程度等因素的影响。
