设随机变量X₁和X₂相互独立，且分别遵循参数为p的二项分布B(1, p)和参数为p的二项分布B(2, p)，其中p属于(0, 1)。定义随机变量Y₁ = 2X₁ + X₂和Y₂ = X₁ - X₂。 （Ⅰ）求相关系数ρ(Y₁, Y₂)； （Ⅱ）判断Y₁和Y₂是否相互独立，并给出理由。

(Ⅰ) 由于X_{1}与X_{2}相互独立，且X_{1}～B(1，p)，X_{2}～B(2，p)，根据二项分布的期望和方差公式，我们有E(X_{1}) = p，E(X_{2}) = 2p，D(X_{1}) = p(1-p)，D(X_{2}) = 4p(1-p)。因此，E(Y_{1}) = 3p，E(Y_{2}) = p - 2p^{2}，D(Y_{1}) = 5p - 4p^{2}，D(Y_{2}) = p - 4p^{3}，并且Cov(Y_{1}, Y_{2}) = -p^{2}。根据协方差的性质，我们有ρ_{Y_{1}Y_{2}} = \frac{Cov(Y_{1}, Y_{2})}{\sqrt{D(Y_{1})D(Y_{2})}} = -\frac{\sqrt{p}}{2}。

(Ⅱ) 为了判断Y_{1}与Y_{2}是否独立，我们需要验证Cov(Y_{1}, Y_{2})是否等于零以及是否存在某个概率使得联合概率不等于各边缘概率的乘积。由于Cov(Y_{1}, Y_{2})的值已经计算得出不为零，并且存在某些概率使得P(Y_{1}=n)不等于P(Y_{1}=n)P(Y_{2}=k)，其中n,k∈Z。因此，我们可以判断Y_{1}与Y_{2}不相互独立。