Kahden muuttujan välinen korrelaatio kuvaa todennäköisyyttä, että yhden muuttujan muutos aiheuttaa suhteellisen muutoksen toisessa muuttujassa. Kahden muuttujan korkea korrelaatio viittaa siihen, että niillä on yhteinen syy tai yhden muuttujan muutos on suoraan vastuussa toisen muuttujan muutoksesta. Pearsonin r-arvoa käytetään kahden erillisen muuttujan välisen korrelaation määrittämiseen.
Merkitse muuttuja, jonka uskot aiheuttavan muutoksen toiseen muuttujaan nimellä x (riippumaton muuttuja) ja toiseen muuttujaan y (riippuvainen muuttuja).
Rakenna taulukko, jossa on viisi saraketta ja niin monta riviä, kuin x: lle ja y: lle on datapisteitä. Merkitse sarakkeet A - E vasemmalta oikealle.
Täytä jokainen rivi seuraavilla arvoilla jokaisessa (x, y) tietopisteessä ensimmäisessä sarakkeessa - x: n arvo sarakkeessa A, x: n arvo sarakkeessa B, y: n arvo sarakkeessa C, arvo y: n neliöstä sarakkeessa D ja arvo x kertaa y sarakkeessa E.
Tee viimeinen rivi taulukon alareunaan ja laita kunkin sarakkeen kaikkien arvojen summa vastaavaan soluun.
Laske lopullisten solujen tuote sarakkeessa A ja C.
Kerro sarakkeen E viimeinen solu tietopisteiden määrällä.
Vähennä vaiheessa 5 saatu arvo vaiheessa 6 saadusta arvosta ja alleviivaa vastaus.
Kerro sarakkeen B lopullinen solu datapisteiden määrällä. Vähennä tästä arvosta sarakkeen A viimeisen solun arvon neliö.
Kerro sarakkeen D viimeinen solu tietopisteiden määrällä ja vähennä sarakkeen C viimeisen solun arvon neliö.
Kerro vaiheissa 8 ja 9 havaitut arvot yhdessä ja ota sitten tuloksen neliöjuuri.
Jaa vaiheessa 7 saatu arvo (se tulisi alleviivata) vaiheessa 10 saadulla arvolla. Tämä on Pearsons r, joka tunnetaan myös korrelaatiokerroimena. Jos r on lähellä yhtä, on vahva positiivinen korrelaatio. Jos r on lähellä -1, on vahva negatiivinen korrelaatio. Jos r on lähellä nollaa, korrelaatio on heikko.