La correlación nos permite estudiar la relación entre dos variables numéricas por métodos cuantitativos.

Para el estudio se recomienda siempre hacer un gráfico de dispersión, también denominado nube de puntos, que permite ver el comportamiento "global" de una distribución bidimensional de dos variables numéricas.

Según lo que muestre la nube de puntos se pueden apreciar algunas características de la población que pueden hacer necesario un estudio especial. Por ejemplo, la existencia de dos o más subpoblaciones diferenciadas que haya que trabajar de manera separada.

• La primera observación que se acostumbra a hacer cuando se estudian las relaciones entre variables numéricas es la constatación de tendencias a la asociación de los valores grandes de una variable con los valores grandes de la otra (asociación positiva), o bien los valores grandes de una variable con los valores pequeños de la otra (asociación negativa), o bien no se constata ninguna asociación significativa de valores.
• Después de comprobar que los valores de una variable se asocian a determinados valores de la otra, nos preguntamos en seguida si se podría medir numéricamente el grado de relación o interdependencia que se sospecha que existe entre dos variables. Por este motivo se definen los coeficientes de correlación.
• En estadística se consideran diferentes coeficientes de este tipo, que dependen de la manera como se estudia la posible relación, pero que tienen diferentes características comunes:
• Varían entre -1 y +1.
• El valor absoluto del coeficiente mide el grado de asociación observado: cuanto mayor sea el valor absoluto, mayor será la relación entre las variables.
• El signo del coeficiente indica cómo es la tendendencia observada en la relación:
• Cuando es positivo, los valores grandes de una variable se asocian con valores grandes de la otra, y los valores pequeños de una variable se asocian con los valores pequeños de la otra.
• Cuando es negativo, los valores grandes de la primera variable se asocian con los valores pequeños de la segunda y recíprocamente.