相關關系指的是變量之間存在不確定是數(shù)量關系，即一個變量的取值不能由另一個變量唯一確定，對于正相關關系，兩個是同增同減的，對于負相關關系，則是一個變量增大，另一個則減小

關于對應分析（Correspondence Analysis），我們需要了解它的基本特點和在數(shù)據(jù)分析中的應用。以下是對各個選項的分析：

A: **卡方檢驗不適用于對應分析之前的變量分析？**
- **分析**：不完全正確?？ǚ綑z驗常用于檢驗列聯(lián)表中變量之間的獨立性，而對應分析是一種基于卡方距離的多變量技術。因此，卡方檢驗并不是不適用，而是通?？梢耘c對應分析結合使用來分析變量之間的關系。

B: **能夠分析變量（列）與樣本（行）之間的關系**
- **分析**：正確。對應分析的目的之一是分析行（樣本）和列（變量）之間的相互關系，因此它能夠揭示變量與樣本之間的關系。

C: **能夠分析樣本（行）與樣本（行）之間的關系**
- **分析**：正確。在對應分析中，除了可以分析變量與樣本的關系，還可以通過樣本在因子空間中的表示分析樣本之間的關系。

D: **兩個向量的長度越長，且夾角越小，那么對應性越強**
- **分析**：部分正確。兩個向量在對應分析中可以表示行或列在因子空間中的位置。長度代表它們對總變異的貢獻，夾角小意味著它們具有相似的模式。因此，夾角越小，說明關系越密切。但長度需要結合解釋，以確定其在分析中是否具有顯著意義。

**正確答案**：B, C, D

### 專業(yè)分析總結
- **對應分析**是一種類似主成分分析的方法，主要用于處理列聯(lián)表數(shù)據(jù)，通過展示變量與變量、樣本與樣本，以及樣本與變量的關系來揭示數(shù)據(jù)的結構。
- 在圖示表現(xiàn)中，向量之間的夾角和長度都提供了重要的信息：夾角小表明表示相似，長度則表示相對于總變異的貢獻大小。
- 卡方檢驗是對應分析基礎的一部分，并不與其相互排斥。