O coeficiente de correlação, ou r, sempre fica entre -1 e 1 e avalia a relação linear entre dois conjuntos de pontos de dados, como x e y. Você pode calcular o coeficiente de correlação dividindo a soma corrigida da amostra, ou S, dos quadrados para (x vezes y) pela raiz quadrada da soma corrigida da amostra de x2 vezes y2. Na forma de equação, isso significa: Sxy / [√ (Sxx * Syy)].
Você deriva S ao elevar ao quadrado a soma de seus pontos de dados, dividir pelo número total de pontos de dados e, em seguida, subtrair esse valor da soma dos pontos de dados ao quadrado. Por exemplo, dado um conjunto de pontos de dados x: 3, 5, 7 e 9, você calcularia o valor Sxx primeiro elevando ao quadrado cada ponto e, em seguida, adicionando esses quadrados, o que resulta em 164. Em seguida, subtraia desse valor a soma quadrada desses pontos de dados dividida pelo número de pontos de dados, ou (24 * 24) / 4, que é igual a 144. Isso resulta em Sxx = 20. Dado um conjunto de pontos de dados y: 2, 4, 6 e 10, você procederia da mesma maneira para calcular Syy = 156 - [(22 * 22) / 4], que é igual a 35, e Sxy = 158 - [(24 * 22) / 4], que é igual a 26.
Você pode então inserir os valores estabelecidos para Sxx, Syy e Sxy na equação Sxy / [√ (Sxx * Syy)]. Usando os valores acima, isso resulta em 26 / [√ (20 * 35)], que é igual a 0,983. Como esse valor está muito próximo de 1, ele sugere uma forte relação linear entre esses dois conjuntos de dados.