Kovariansen är en enda statistisk siffra som representerar hur en datamängd relaterar till en annan. I det exempel som nämns i inledningen mäts längd och vikt. Du kan förvänta dig att när individer blir längre, deras vikt skulle också öka, vilket leder till en positiv covarians figur. Som ett annat exempel, anta att data samlas in som representerar antalet timmar någon tränar golf och den poäng han eller hon kan tjäna. I detta fall skulle du förvänta dig en negativ covariance, vilket innebär att eftersom antalet övningstimmar ökar, golf poäng kommer att minska. (I golf är en lägre poäng bättre.) Beakta de urvalsdata som beräknats ovan. Den resulterande kovariansen är -8,07. Det negativa tecknet här betyder att när x-värdena ökar tenderar y-värdena att minska. I själva verket kan du se att detta är sant genom att titta på några av värdena. Exempelvis motsvarar x-värdena för 1 och 2 y-värdena för 7, 8 och 9. X-värdena på 8 respektive 12 paras ihop med y-värdena på 3 respektive 2. Om antalet kovarianspoäng är stort, antingen ett stort positivt tal eller ett stort negativt tal, kan du tolka detta som att de två dataelementen är mycket starkt sammankopplade, antingen på ett positivt eller negativt sätt. För provdatamängden är kovariansen på -8,07 ganska stor. Notera att datavärdena varierar från 1 till 12, så 8 är ett ganska högt antal. Detta indikerar en stark koppling mellan x- och y-datamängderna. Om du hamnar med en kovarians lika med eller mycket nära 0, kan du dra slutsatsen att datapunkterna är relativt orelaterade. Det vill säga, en ökning av det ena värdet kan eller kanske inte leda till en ökning i det andra. De två termerna är nästan slumpmässigt anslutna. Tänk dig till exempel att du jämför skornas storlek med SAT-poängen. Eftersom det finns så många faktorer som påverkar en students SAT-poäng, skulle vi förvänta oss en covariance poäng på nära 0. Detta tyder nästan inte på någon koppling mellan de två värdena. För att förstå kovarians visuellt kan du rita dina datapunkter på x-y-koordinatplanet. När du gör det, bör du se ganska lätt att punkterna, även om inte i en exakt rak linje, tenderar att bilda ett kluster som ungefär motsvarar en diagonal linje från övre vänstra till nedre högra. Detta är beskrivningen av en negativ kovarians. Lägg också märke till att covariansvärdet är -8,07. Detta är ett ganska stort antal jämfört med datapunkterna. Det höga antalet tyder på att kovariansen är ganska stark, vilket du kan se genom det linjära utseendet av datapunkterna. För att se över plottningspunkter på koordinatplanet, se diagrampunkter på koordinatplanet.
Leta efter ett positivt eller negativt förhållande. Tolkning av kovariansens storlek. Förstå en brist på relation. Visa förhållandet grafiskt.