系数，它是测量变量间非对称关系的，其中y为因变量，x为自变量。系数也具有消减误差比例的含义。通常都用经过简化的公式：
计算，其中
（j=1，2¼r）为
的边缘分布次数，
为
（i=1，2¼c）的边缘分布次数；
为同属于
和
的个案总数。的取值在0-1之间。通常值比
值更好，但值较值易于计算。此外，二者都是测量变量间非对称关系的，因此与、
与的意义是不同的。
<3>定序变量---定序变量：（A）Gamma系数：一般用G表示，它适用于分析两个变量间的对等关系，即两个变量无所谓自变量与因变量之分。G系数具有消减误差比例的含义。
其值在-1到+1之间，既表示相关程度，也表示相关方向。式中同序对是指某个案在两个变量上的相对等级是相同的，异序对是指某对个案在两个变量的相对等级上是相反的。
G系数是分析两个等级序列的关系的，故又称等级相关系数，在社会研究中，它所涉及的往往是研究对象本身的的某两种特征间的等级关系。 在等级分布表中，有时两个个案分数相同，分不出高低，这是一般用两级的平均值作为这两个个案的等级。
表示仅在变量x上同等级的对数，
表示仅在变量y上同等级的对数，
表示在两个变量上都同级的对数。、、叫做同分对，G系数不考虑同分对，而只考虑同序对与异序对。
大规模调查中资料的等级分布往往是用列联表的形式给出的，这时，同序对数量等于表内每个频次乘以其右下方全部频次之和，然后加总。而异序对数量则等于表内每个频次乘以其左下方全部频次之和，然后加总。
（B）
系数，与G系数一样，系数也是等级相关系数，其值也在-1到+1之间，也具有消减误差比例的意义。不同于G系数的是，系数测量的两个变量间的关系是非对称性的，即所测两个变量有自变量x与因变量y之分，因此，其计算公式：
当资料是以次数列联表形式给出时，同序对与异序对的数量计算方法同G系数，等于列联表中的每个频次乘以它有面的所有同行频次之和，然后加总。
（C）斯皮尔曼等级相关系数（Spearman），一般用
表示。与G系数和系数不同，斯皮尔曼相关系数不失考虑个案对在两个变量上的相对等级，而是考虑单个个案在两个变量上的等级差异，它在计算每个个案在两个变量上的等级时，不仅要做高低的比较，还要考虑等级的差异是多少。
以
表示第i个调查对象在两个变量上的等级差异
，
为它在x变量上的等级值，
为它在y变量上的等级值，N表示全部调查对象总数，则
，取值在-1到+1之间。
斯皮尔曼等级相关是以没有相同等级为前提的，如果某些个案在同一变量的等级是相同的，且相同等级不太多时，可取其平均值。
<4>定距变量---定距变量：最常用的是皮尔森相关系数：用r表示，
其中，
是变量x的平均数，
为x变量的第I个观察值；
是y变量的第I个观察值。r值在-1到+1之间。
r系数要求调查对象的成对资料N
50而且两个变量的分布应近似于正态分布。r系数是测量的两个变量间对等关系的，并且，r的平方值具有消减误差比例的含义。在实际计算时，一般采用下属经过简化的公式：
变量x与变量y间存在线性关系这一假设，是r系数的前提，如果两个变量间的关系不符合线性相关的假设，用r相关系数进行分析就会犯错误。 分析两变量间非线性关系的相关比例测量法：测量一个定类变量与一个定距变量相关程度的，即因变量（定距变量）在自变量（定类变量）各值上的差异情况。两定距变量是非线性关系时，可将一个变量看作是定类变量，采取比例相关测量法分析，由于定类变量不具有数量大小的概念，故不存在是否线性相关的问题，因此两个非线性相关的变量关系分析可用相关比例测量法来测量。
<5>定类变量----定距变量：两个变量中，因变量为定距变量时，采用相关比率来测量两者间的相关程度。相关比率，又称eta平方系数，简写为
， 
其中，是因变量y的平均数，
是在每个自变量值（）上因变量的平均数。E=
，其值在0-1之间。具有消减误差比例的含义。eta平方系数的计算公式可简化为
其中
是自变量值的个案总数，N是全部调查对象总数。相关比例测量法基本上是用于分析非对称关系的，但要求并不严格。
<6>定类变量----定序变量：（A）用theta系数，简记为
，其值在0-1之间。系数是专门用于测量定类变量与定序变量间关系有无和强度的，它测量的是变量间非对称关系，并且不具有消减误差比例的含义。（B）采用测量两个定类变量关系的
系数和
