回归分析和相关分析都是统计学中常用的方法，用于研究变量之间的关系。它们有一些区别和联系。

区别：

1. 目标不同：回归分析旨在建立一个模型来预测或解释一个因变量（响应变量）与一个或多个自变量（解释变量）之间的关系。相关分析旨在衡量变量之间的线性相关性。

2. 分析对象不同：回归分析主要关注因变量与自变量之间的关系，而相关分析则侧重于研究两个或多个变量之间的关联程度。

联系：

1. 变量关系：回归分析作为一种预测和解释模型，可以利用变量之间的相关性来建立模型。相关分析可以帮助我们确定变量之间的关联性，为回归分析提供基础。

2. 统计方法：回归分析和相关分析都是使用统计方法来进行分析。例如，回归分析可以使用线性回归、多元回归等方法，而相关分析可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等方法。

总之，回归分析和相关分析在统计分析中扮演着不同的角色，但它们也可以相互关联和互相补充。在实际问题中，根据研究目的和数据特点，选择适当的方法进行分析是很重要的。