典型(正準)相關用來檢查一組 X 變數的線性組合與一組 Y 變數的線性組合之間的關係。例如：您可以使用正準相關工作，判斷一組工作特徵與一組員工滿意度評量之間的對應程度。

在做迴歸分析前，我們須先了解兩數值型變數間是否有呈現線性相關，最簡單的方式就是觀察兩變數的散佈圖。以下面兩張圖為例，雖然兩者均呈現線性相關，但相較於左圖而言,右圖的資料分布與迴歸線較為離散，所以我們可以因此而認定右圖資料不適合做迴歸分析嗎？也由於散佈圖的解說是很主觀的，如果我們只靠圖形來判別資料適不適合做迴歸分析，可能每個人的解讀結果都不相同。這時我們就需要有一個客觀的判斷準則--統計量。

迴歸分析是統計學上常用的分析方法，主要在建立一個函數（最能夠代表變數間的所有觀測資料），並用此函數來代表應變數和自變數之間的數學模式，以便觀察特定的變數來預測我們所感興趣的變數。若特定的變數（X）和有興趣的變數(Y)的數目都為一個，則我們稱此模型（Y=Bo+B1X）為簡單線性迴歸分析。