調査した各人の、例えば身長と体重のようなAとBという二つの変数について、Aの値が大きくなるときに、Bの値も大きくなる傾向を示すとき、AとBは「正の相関がある」という。逆に、Aの値が大きくなるときに、Bの値が小さくなる傾向を示すとき、AとBは「負の相関がある」という。また、その傾向がないときには、「相関がない」という。
あるサンプルで、各データのAとBの値を、横軸と縦軸にとって図示したものを散布図（scatter diagram）、あるいは相関図（correlation diagram）という（図「散布図」参照）。
二つの変数の間の相関性を示す統計の指標を相関係数（correlation function）という。データがn個で、各データが（Aの値，Bの値）として、（a₁，b₁），（a₂，b₂），（a₃，b₃），…，（a_n，b_n）と与えられたとし、AとBの平均値をa，bとする。このとき、
（a₁－a）（b₁－b）＋（a₂－a）（b₂－b）＋…＋（a_n－a）（b_n－b）の値を、
（a₁－a）²＋（a₂－a）²＋…＋（a_n－a）²の値の平方根と
（b₁－b）²＋（b₂－b）²＋…＋（b_n－b）²の平方根の積で割った値が、相関関数Cとなる。
ここで、（a₁－a，a₂－a，…a_n－a）と（b₁－b，b₂－b，…b_n－b）は、それぞれ大きさ（長さ）と方向をもつベクトルとなるため、両者のなす角度をθとすると、
C＝cosθとなり、|C|≦1となる。一般に、相関係数Cが|C|＞0.3のときには相関があり、|C|＜0.3のときには相関がないとみなされる。

図「散布図」