Zusammenhang

Zwei Merkmale hängen zusammen, wenn das Verhalten des Einen durch das Verhalten des Anderen vorhersagbar ist (Kausalität).
Funktionale Zusammenhänge sind aus den technischen Disziplinen mittels Formeln zuhauf bekannt.

Diese Zusammenhänge können im Rahmen der sie umgebenden Theorien als "genau" bezeichnet werden, da sie normalerweise kein Fehlerglied beinhalten.
Dagegen sind statistische Zusammenhänge von Natur aus "ungenau".
Die Vorhersage eines Merkmals durch ein Anderes ist prinzipiell fehlerbehaftet, nicht weil die Messgenauigkeit zu gering ist (Dieses Problem hat man bei funktionalen Zusammenhängen ja auch),
sondern weil das statistische Modell explizit Zufallseinflüsse, und somit Fehleranteile in einem weitaus grösseren Ausmass zulässt, oder mit anderen Worten, statistische Modelle haben von vorne herein nicht den Anspruch, alle denkbaren Einflüsse zu erfassen. (siehe z.B.: Allgemeines lineares Modell).
Ganz deutlich sieht man das am Beispiel einer Punktewolke, die durch eine Gerade angenähert werden soll.
In diesem Fall spricht man von einem linearen statistischen Zusammenhang; die eine Variable wird durch die andere in linearer Weise vorhergesagt.

Zusammenhänge lassen sich erkennen und beschreiben beispielsweise mittels

- Bestimmtheitsmass (weniger im Sinne des quadrierten Korrelationskoeffizienten, sondern im Sinne des Anteils aufgeklärter Varianz)

- Korrelationskoeffizient

- Kontingenzkoeffizient

Siehe auch Ausgleichsrechnung.