Korelasi antara dua pembolehubah menerangkan kemungkinan perubahan dalam satu pembolehubah akan menyebabkan perubahan berkadar dalam pemboleh ubah yang lain. Satu korelasi yang tinggi antara dua pembolehubah menunjukkan bahawa mereka berkongsi sebab biasa atau perubahan dalam salah satu pembolehubah bertanggungjawab secara langsung untuk perubahan pembolehubah yang lain. Nilai pearson r digunakan untuk mengukur korelasi antara dua pembolehubah diskret.
Label pembolehubah yang anda percaya menyebabkan perubahan kepada pemboleh ubah lain sebagai x (pembolehubah bebas) dan variabel lain y (pembolehubah bergantung).
Bina jadual dengan lima lajur dan baris sebanyak mana titik data untuk x dan y. Label lajur A melalui E dari kiri ke kanan.
Isi setiap baris dengan nilai-nilai berikut untuk setiap titik data (x, y) dalam lajur pertama - nilai x dalam Lajur A, nilai x kuasa dua dalam Lajur B, nilai y dalam Lajur C, nilai daripada y kuadrat dalam Lajur D dan nilai x kali y dalam Lajur E.
Buat baris terakhir di bahagian paling bawah jadual dan masukkan jumlah semua nilai setiap lajur dalam sel yang bersamaan.
Hitunglah produk sel akhir dalam Kolum A dan C.
Maju sel terakhir di Lajur E dengan jumlah titik data.
Kurangkan nilai yang diperoleh pada Langkah 5 dari nilai yang diperoleh di Langkah 6 dan gariskan jawapannya.
Maju sel akhir Column B dengan jumlah titik data. Kurangkan nilai ini pada nilai persegi sel akhir Column A.
Maju sel terakhir Lajur D dengan bilangan titik data dan tolak persegi nilai sel akhir Column C.
Multiply nilai-nilai yang terdapat di Langkah 8 dan 9 bersama-sama dan kemudian ambil akar kuadrat hasilnya.
Bahagikan nilai yang diperoleh di Langkah 7 (ia harus digariskan) dengan nilai yang diperoleh pada Langkah 10. Ini adalah Pearsons r, juga dikenali sebagai koefisien korelasi. Jika r hampir kepada 1, terdapat korelasi positif yang kuat. Jika r hampir kepada -1, terdapat korelasi negatif yang kuat. Jika r hampir kepada 0, terdapat korelasi yang lemah.