Kahe nähtuse vahel esineva seose iseloomustamiseks peame pöörama tähelepanu neljale erinevale aspektile: 1) Seose kujule – kahe nähtuse vahel määrab geomeetriline joon, millele punktide parv kõige lähedasem on. 2) Seose tugevusele - 3) Seose suunale 4) Olulisus (statistika mõttes) Olukorda, kus kõik punkti koonduvad ühele joonele, nim. funktsionaalseks seoseks. Reaalses elu seda ei juhtu. Mittetäielikke seoseid nim. vastavalt korrelatiivseteks seosteks. Seose sound loetakse positiivseks, kui ühe tunnuse väärtuste kasvades kasvavad ka teise tunnuse väärtused ning negatiivseks, kui ühe tunnuse väärtuse kasvades teise tunnuse väärtused kahanevad. Regressioonianalüüs – kui korrelatsioonianalüüs võimaldas väljendada seose tugevust ja suunda, siis regressioonanalüüs võimaldab vaäljendada lisaks sellele veel seoseid kvantitatiivselt väljendada. Võimaldab luua matemaatilise mudeli kirjeldamaks tunnuste
"õpilane" eeldab omakorda "õpetajat"," müüja" eeldab "ostjat", "laps" eeldab "ema" jne. (vt. joonis 10). Näitena toodud mõistepaaride vahel on korrelatsioon kõige tugevam, s.t. sedavõrd tugev, et üks eeldab teist. Ülejäänud juhtudel on korrelatsioon nõrk, kuid esineb kõikide omavahel võrreldavate mõistete juures. Nendel juhtudel saame küll rääkida korrelatsiooni esinemisest mõistete vahel, kuid ei ole korrektne nimetada neid mõisteid korrelatiivseteks, kuna viimane ei ole domineeriv suhe võrreldavate mõistete puhul. 2.9. Mõistete klassifitseerimine. Klassiftseerimine on liigitamine ja/või rühmitamine vastavalt aluseks võetud tunnusele. Klassifitseerimisega sugulusmõisteks on süstematiseerimine Süstematiseerimine on elementide range korrastamine teatud printsiibi alusel. Näit., raamatukogu teatmesaalis on kahesugused kataloogid - alfabeediline ja
annaabi.ee 
