在统计学中，称名变量（也称为名义变量或分类变量）和连续变量之间的相关性分析通常可以使用以下几种统计方法：
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1. 卡方检验（Chi-Square Test）：
适用于两个变量都是分类变量时，检验它们之间是否存在关联。
如果其中一个变量是连续变量，可以将其分组为几个类别，然后使用卡方检验。
2. 点二列相关（Point-Biserial Correlation）：
当一个变量是二分称名变量（如性别：男/女），另一个是连续变量时，可以使用点二列相关系数来衡量它们之间的相关程度。
3. Spearman秩相关（Spearman's Rank Correlation）：
当连续变量和称名变量之间的线性关系不明确时，可以使用Spearman秩相关系数来衡量它们之间的非参数相关性。
4. Kendall等级相关（Kendall's Rank Correlation）：
与Spearman秩相关类似，Kendall等级相关也是用来衡量两个变量之间的非参数相关性，适用于小样本数据。
5. 回归分析（Regression Analysis）：
如果要分析称名变量对连续变量的影响，可以使用多元回归分析，将称名变量作为分类变量纳入模型中。
选择哪种方法取决于具体的研究问题和数据特性。例如，如果称名变量只有两个类别，那么点二列相关可能是一个合适的选择。如果称名变量有多个类别，或者你想要了解变量之间的非线性关系，那么可能需要使用Spearman秩相关或Kendall等级相关。在复杂的情况下，回归分析可以提供更深入的理解。
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