То, что нужны некоторые количественные оценки степени похожести эмпирических кривых распределения, не вызывает теперь у вас никакого сомнения. Но это только один контекст, одна из интерпретаций понимания связи. Прежде чем рассмотреть различные коэффициенты связи, введем дихотомические пары понятий, без которых невозможно перейти к эмпирической интерпретации понятия «связь». Каждая интерпретация или контекст порождает свою собственную группу коэффициентов связи. Эти дихотомические пары для социолога составляют понятийный аппарат при использовании в анализе понятия «связь». Некоторые из этих пар были упомянуты выше: зависимый признак ¾ независимый, направленная связь ¾ ненаправленная, статистическая зависимость ¾ независимость, сильная (тесная) связь ¾ слабая.

Коротко поясним содержательный смысл еще нескольких пар понятий. При этом будем упоминать коэффициенты связи (пока их названия, принятые в литературе), которые будут введены в следующем разделе. Итак, следующая пара понятий: функциональная связь ¾ корреляционная связь. Из школьной математики вы прекрасно знаете, что функциональной связью между двумя признаками называется такая связь, когда одному и тому же значению одного признака соответствует одно или несколько значений другого. Геометрически ¾ это красивые плавные кривые (прямая, парабола, синусоида и т. д.) или кривые с точкой разрыва (гипербола). Функциональные связи в социологии встречаются в основном при работе с данными первого типа. Примером функции является и любой аналитический индекс. При рассмотрении связи между двумя признаками в рамках других типов информации наблюдается другая картина ¾ одному и тому же значению признака соответствует целое распределение значений по другому из признаков. Такая связь называется корреляционной (точнее, стохастической, но мы такие тонкости, как различие стохастических и корреляционных связей, рассматривать не будем). Эти связи между двумя признаками геометрически могут быть изображены в виде облаков точек в двумерном пространстве, т. е. на плоскости.