自变量和因变量是统计学中常用的两个概念，它们之间可以有不同的关系。

首先，自变量和因变量可以是正相关的。这意味着随着自变量的增加，因变量也会增加。例如，一个人的体重和身高之间就存在正相关关系，身高越高，体重也会相应增加。

其次，自变量和因变量也可以是负相关的。这意味着随着自变量的增加，因变量会减少。例如，一个人在锻炼时间增加的情况下，体重会减少，这就是一种负相关关系。

还有一种常见的关系是无关的关系。这意味着自变量和因变量之间没有任何关系。例如，一个人的学历和他/她的爱好之间就不存在相关性。

此外，还有一种复杂的关系是曲线关系。这种关系意味着自变量和因变量之间存在一种非线性的关系。例如，一个人的年龄和他/她的收入之间就存在曲线关系，年龄在一定范围内增加，收入会增加，但是当年龄超过一定阈值时，收入会开始下降。

总的来说，自变量和因变量之间的关系有多种形式，研究者需要根据实际情况选择适合的分析方法和统计模型来探究它们之间的关系。