Korelacja opisuje statystyczną zależność między dwiema zmiennymi. Gdy jedna zmienna ulega zmianie, druga ma tendencję do zmiany w podobny sposób. Zależność może być dodatnia – obie zmienne rosną lub spadają jednocześnie – lub ujemna – jedna rośnie, a druga spada.

Dodatnia korelacja pojawia się, gdy osoby wyższe ważą więcej lub gdy czas nauki i wyniki egzaminów zmieniają się w tym samym kierunku. Ujemna korelacja pojawia się, gdy godziny spędzone przed telewizorem i oceny zmieniają się w przeciwnych kierunkach. Siłę zależności mierzy się tym, jak ściśle punkty danych skupiają się wokół linii; wykresy punktowe pozwalają dostrzec ten wzór na pierwszy rzut oka.

Korelacja nie implikuje związku przyczynowo-skutkowego. Trzecia zmienna może wpływać na oba zjawiska, a kierunek wpływu może być przeciwny do oczekiwanego. Sprzedaż lodów i liczba utonięć rosną razem latem, ale żadne z nich nie powoduje drugiego. Dlatego naukowcy traktują korelację jako punkt wyjścia do dalszych badań, a nie ostateczne wyjaśnienie.

W psychologii badania korelacyjne są powszechne, gdy manipulacja eksperymentalna jest niemożliwa lub nieetyczna. Mapują one krajobraz zależności, które później można dokładniej przetestować w eksperymentach.