相关关系指的是变量之间存在不确定是数量关系，即一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，对于正相关关系，两个是同增同减的，对于负相关关系，则是一个变量增大，另一个则减小

在处理缺失值时，特别是当变量是分类有序变量且具有偏态分布时，选择合适的填充值是非常重要的。对于“受教育程度”这样的有序分类变量，我们需要选择能够合理反映数据特征的填充值。

- **均值（A）**：不适用于有序分类变量，因为均值通常用于连续数值型数据。

- **中位数（B）**：中位数是偏态分布数据的一个稳健测量，适用于有顺序关系的数据。它不受极端值的影响，因此在偏态分布的情况下是一个较好的选择。

- **众数（C）**：众数是最常出现的值，适用于分类数据且可以用于有序分类变量。如果某一教育程度特别常见，那么用众数填充可能具有代表性。

- **最大值（D）**：最大值通常不用于填充缺失值，特别是在偏态分布情况下，因为它不能代表数据的中心趋势。

**专业分析**：

对于有序分类变量，如“受教育程度”，中位数和众数是较为合理的选择。由于数据是有序的，中位数能够提供一种稳健的测量。众数则在该变量某一水平特别常见时非常有用。

因此，**中位数（B）和众数（C）**是比较合理的选择。在偏态分布的特定情况下，更倾向使用中位数，因为它更能反映数据的中心趋势，而不被极端值影响。

最终选择可以根据实际数据情况和业务需求综合考虑，如如果某一教育程度非常占优势，用众数可能更合理；如果需要稳健性，则选择中位数。