我一直在研究变量之间的统计关系：

1. Pearsons, Spearman's 用于连续变量
2. Kendall 的 Tau，Cramer 的 V 用于序数/名义变量。

我知道还有很多方法。最近我读到了 ANOVA 和假设检验。它似乎类似于测量相关性和关联性。事实上，我不知道这只是做同一件事的另一种方式，还是完全不同的事情。大多数对 ANOVA 的解释似乎比大多数对相关性或关联性的解释要复杂一些。

例如，我知道 Pearson 的 R 是按标准差缩放的协方差度量。ANOVA 代表方差分析。所以在我看来，这是同一类事情。但我不能100%肯定地说。

有人能解释一下这种技术，它的用途，以及它与测量相关性的对比吗？