Corelația dintre două variabile descrie probabilitatea ca o schimbare într-o variabilă să provoace o schimbare proporțională în cealaltă variabilă. O corelație ridicată între două variabile sugerează că aceștia împărtășesc o cauză comună sau o schimbare a uneia dintre variabile este direct responsabilă pentru o schimbare în cealaltă variabilă. Valoarea Pearsons r este utilizată pentru a cuantifica corelația dintre două variabile discrete.
Etichetați variabila pe care considerați că o provoacă modificarea celeilalte variabile ca x (variabila independentă) și cealaltă variabilă y (variabila dependentă).
Construiți un tabel cu cinci coloane și câte rânduri există puncte de date pentru x și y. Etichetați coloanele A până la E de la stânga la dreapta.
Completați fiecare rând cu următoarele valori pentru fiecare (x, y) punct de date din prima coloană - valoarea x în Coloana A, valoarea lui x pătrat în Coloana B, valoarea lui y în Coloana C, valoarea de y pătrat în coloana D și valoarea x ori y în coloana E.
Faceți un rând final în partea de jos a tabelului și puneți suma tuturor valorilor fiecărei coloane în celula corespunzătoare.
Calculați produsul celulelor finale în Coloanele A și C.
Înmulțiți celula finală în coloana E cu numărul de puncte de date.
Scădeați valoarea obținută în Pasul 5 din valoarea obținută în Pasul 6 și subliniați răspunsul.
Înmulțiți celula finală a coloanei B cu numărul de puncte de date. Reducem din această valoare pătratul valorii celulei finale a coloanei A.
Înmulțiți celula finală a Coloanei D cu numărul de puncte de date și scădeți pătratul valorii celulei finale a Coloanei C.
Înmulțiți valorile găsite la pasii 8 și 9 împreună și apoi luați rădăcina pătrată a rezultatului.
Împărțiți valoarea obținută în Etapa 7 (trebuie subliniat) la valoarea obținută în Etapa 10. Aceasta este Pearsons r, cunoscută și sub denumirea de coeficient de corelație. Dacă r este aproape de 1, există o corelație pozitivă puternică. Dacă r este aproape de -1, există o corelație negativă puternică. Dacă r este aproape de 0, există o corelație slabă.