回归分析和相关分析都是统计学中用来研究变量之间关系的方法，但它们之间存在一些关键的区别：
变量地位
相关分析：变量y和变量x处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x和变量y的密切程度是一回事。
回归分析：变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。
变量类型
相关分析：涉及的变量y与x全是随机变量。
回归分析：因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。在通常的回归模型中，总是假定x是非随机的确定变量。
研究目的
相关分析：主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况。
回归分析：不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制，确定一个相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量。
计算方法
相关分析：通常通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数或肯德尔秩相关系数等来衡量两个变量之间的相关性质。相关系数的取值范围在[-1,1]之间，0表示两个变量之间没有相关性，1表示两个变量之间存在完全的正相关性，-1表示两个变量之间存在完全的负相关性。
回归分析：通过建立一个数学模型（如线性回归模型）来描述因变量y如何依赖于自变量x，并通过实测数据来求解模型的各个参数。
应用条件
相关分析：适用于变量之间存在线性相关关系的情况，且变量不分主次。
回归分析：适用于变量之间存在因果关系，并且需要预测和控制因变量的变化时。回归分析通常要求变量之间存在高度的相关性，否则可能导致“虚假回归”。
总结：
相关分析和回归分析在统计学中有着不同的应用和目的。相关分析主要用来研究变量之间的相关方向和密切程度，而回归分析则用于确定变量之间的具体关系，并建立数学模型进行预测和控制。在实际应用中，这两种方法常常结合使用，以获得更全面和准确的分析结果。