相關性描述的是兩個變數之間的統計關係。當一個變數發生變化時，另一個變數往往也會以類似的方式改變。這種關係可以是正相關的──兩者同時上升或下降──也可以是負相關的──當變數上升時，另一個變數下降。

當個子高的人往往體重也較重，或學習時間和考試成績呈正相關時，就會出現正相關關係。當看電視的時間和成績呈現負相關關係時，就會出現負相關關係。這種關係的強度可以透過數據點圍繞一條線的聚集程度來衡量；散點圖可以使這種模式一目了然。

相關性並不意味著因果關係。可能存在第三個變數同時影響兩者，或影響方向可能與預期相反。例如，冰淇淋銷售量和溺水死亡人數在夏季同時上升，但兩者之間並無因果關係。因此，研究者將相關性視為進一步研究的起點，而非最終解釋。

在心理學中，當實驗操作不可行或不道德時，相關性研究是一種常見的研究方法。它們描繪出各種關係的全貌，以便後續的實驗可以進行更嚴格的檢驗。