Không; tương quan không tương đương với hiệp hội. Tuy nhiên, ý nghĩa của mối tương quan phụ thuộc vào bối cảnh.
Định nghĩa thống kê cổ điển là, trích dẫn từ Bách khoa toàn thư về khoa học thống kê của Kotz và Johnson "một thước đo sức mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến ngẫu nhiên". Trong thống kê toán học, "mối tương quan" dường như thường có cách giải thích này.
Trong các lĩnh vực ứng dụng nơi dữ liệu thường là thứ tự thay vì số (ví dụ: nghiên cứu tâm lý và nghiên cứu thị trường) định nghĩa này không hữu ích vì khái niệm tuyến tính giả định dữ liệu có các thuộc tính quy mô. Do đó, trong các lĩnh vực này, mối tương quan thay vào đó được hiểu là biểu thị một mô hình bivariate tăng hoặc giảm đơn điệu hoặc, một mối tương quan của các cấp bậc. Một số thống kê tương quan không tham số đã được phát triển riêng cho điều này (ví dụ, tương quan của Spearman và tau-b của Kendall). Chúng đôi khi được gọi là "tương quan phi tuyến tính" bởi vì chúng là số liệu thống kê tương quan không giả định tuyến tính.
Trong số các mối tương quan phi thống kê thường có nghĩa là liên kết (đôi khi có và đôi khi không có ý nghĩa nhân quả). Bất kể từ nguyên của mối tương quan, thực tế là trong số những người không thống kê, nó có ý nghĩa rộng hơn và không có sự trừng phạt nào cho việc sử dụng không phù hợp có khả năng thay đổi điều này. Tôi đã thực hiện một "google" và dường như một số cách sử dụng tương quan phi tuyến tính dường như thuộc loại này (đặc biệt, có vẻ như một số người sử dụng thuật ngữ này để biểu thị mối quan hệ phi tuyến tính trơn tru giữa các biến số) .
Bản chất phụ thuộc vào ngữ cảnh của thuật ngữ "tương quan phi tuyến tính" có lẽ có nghĩa là nó không rõ ràng và không nên được sử dụng. Liên quan đến "mối tương quan", bạn cần tìm ra bối cảnh của người sử dụng thuật ngữ này để biết ý nghĩa của chúng.