相关性描述的是两个变量之间的统计关系。当一个变量发生变化时，另一个变量往往也会以类似的方式发生变化。这种关系可以是正相关的——两者同时上升或下降——也可以是负相关的——一个变量上升时，另一个变量下降。

当个子高的人往往体重也较重，或者学习时间和考试成绩呈正相关时，就会出现正相关关系。当看电视的时间和成绩呈负相关关系时，就会出现负相关关系。这种关系的强度可以通过数据点围绕一条线的聚集程度来衡量；散点图可以使这种模式一目了然。

相关性并不意味着因果关系。可能存在第三个变量同时影响两者，或者影响方向可能与预期相反。例如，冰淇淋销量和溺水死亡人数在夏季同时上升，但两者之间并无因果关系。因此，研究人员将相关性视为进一步研究的起点，而非最终解释。

在心理学中，当实验操作不可行或不道德时，相关性研究是一种常见的研究方法。它们描绘出各种关系的全貌，以便后续的实验可以进行更严格的检验。