För att börja beräkna en korrelation effektiv, först undersöka dina data par. Det är bra att sätta dem i en tabell, antingen vertikalt eller horisontellt. Märk varje rad eller kolumn x och y. Anta till exempel att du har fyra datapar för x och y. Din tabell kan se ut så här: x  på y 1  på 1 2 på 3 4 på 5 5 på 7 För att beräkna medelvärdet, måste du lägga till alla värden av x, sedan dividera med antalet värden.  Med hjälp av exemplet ovan, notera att du har fyra värden för x. För att beräkna medelvärdet, lägg till alla värden som anges för x, sedan dividera med 4. Din beräkning skulle se ut så här: μx=(1+2+4+5)/4 {\displaystyle\mu _{x}=(1+2+4+5)/4} μx=12/4 {\displaystyle\mu _{x}=12/4} μx=3{\displaystyle\mu _{x}=3} För att hitta medelvärdet av y, följ samma steg, lägga till alla värden av y tillsammans och sedan dividera med antalet värden.  I exemplet ovan har du också fyra värden för y. Lägg till alla dessa värden, sedan dividera med 4. Dina beräkningar skulle se ut så här: μy=(1+3+5+7)/4 {\displaystyle \mu _{y}=(1+3+5+7)/4} μy=16/4 {\displaystyle\mu _{y}=16/4} μy=4{\displaystyle\mu _{y}=4} När du har dina medel, kan du beräkna standardavvikelse. För att göra det, använd formeln: τx=1=(x=μx)2 {\displaystyle\sigma _ {x}= {\sqrt {{\frac {1}}\Sigma (x-\mu _{x})^{2}}}} Med provdata bör dina beräkningar se ut så här: ηx=14=1}(((1-3)2+(4-3)2+(5-3)2) {\displaystyle\sigma _{_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Du kommer att använda samma formel med hjälp av y-datapunkterna.  Med hjälp av urvalsuppgifterna ska dina beräkningar se ut så här: σy=14−1 ska((1‐4)2+(5‐4)2+(7‐4)2) {\displaystyle\sigma _{y}={\sqrt {\frac {1‐1)}*(((1-4)^{2}+(3-4)^+(5-4)}+(7-4)^{2}}}} σy=13 och+9)}(9+1+9) {\ displaystyle\sigma _{\squrt {{\frac {1}}}*(9+1+9)}} σy=13 och(20) {\displaystyle\sigma _{\squrt {{\frac {1}}}}} σy=203\ displaystyle\sig}}} (w=y=watt) (w=w=w=w=w=w=w=w=w=w=w=w=w=w=w=W=W=W=W=W_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Korrelationskoefficienten i sig representeras av den gemena bokstaven r eller den gemena grekiska bokstaven rho, ρ. För denna artikel kommer du att använda formeln som kallas Pearson korrelationskoefficienten, som visas nedan: ρ=(1n-1)-(x-μxσx)-(y-μyσy) {\displaystyle\rho =\vänster({\frac {1} {n-1)}\höger)\Sigma \vänster({\frac {x-\mu _ {x}} {\sigma _ {x}}}}}\höger)*\vänster({\frac {y-\mu _ {y}} {\sigma _ {y}}}}}}\höger)} Du kan märka små variationer i formeln, här eller i andra texter. Till exempel, en del kommer att använda den grekiska notationen med rho och sigma, medan andra kommer att använda r och s. Vissa texter kan visa något olika formler, men de kommer att vara matematiskt likvärdiga med denna. Du har nu medel och standardavvikelser för dina variabler, så att du kan fortsätta att använda korrelationskoefficient formel. Kom ihåg att n representerar antalet värden du har. Du har redan utarbetat den andra relevanta informationen i stegen ovan.  Genom att använda de uppgifter som anges i korrelationskoefficienten skulle du kunna ange följande: ρ=(1]}}}(i)}(i)}}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)}(i)i)(i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)\\i)i)i)i)iii)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)iii}}}}}}}}i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i-i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i)i-i-i-i-i-i-i-i-i-i)i)i-i-i- Det här numret berättar två saker om datan. Titta på tecknet på numret och storleken på numret.  Eftersom korrelationskoefficienten är positiv kan man säga att det finns ett positivt samband mellan x-data och y-data. Detta innebär att när x-värdena ökar, förväntar du dig att y-värdena också ökar. Eftersom korrelationskoefficienten ligger mycket nära +1, är x-data och y-data mycket nära varandra. Om du skulle grafera dessa punkter, skulle du se att de bildar en mycket bra approximation av en rak linje.
Samla ihop dina data. Beräkna medelvärdet av x. Hitta medeltalet av y. Bestäm standardavvikelsen för x. Beräkna standardavvikelsen för y. Se över den grundläggande formeln för att hitta en korrelationskoefficient. Hitta korrelationskoefficienten. Tolkning av resultatet.