相關係數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標，是研究變量之間線性相關程度的量，一般用字母r表示。由於研究對象的不同，相關係數有多種定義方式，較爲常用的是皮爾遜相關係數。那麼怎樣理解正相關和負相關？
1、正相關是指兩個變量變動方向相同，一個變量由大到小或由小到大變化時，另一個變量亦由大到小或由小到大變化。
2、負相關在迴歸與相關分析中，因變量值隨自變量值的增大（減小）而減小（增大）的現象。在這種情況下，表示相關程度的相關係數爲負值。
3、統計學中常用相關係數r來表示兩變量之間的相關關係。r的值介於-1與1之間，r爲正時是正相關，反映當x增加(減少)時，y隨之相應增加(減少)；呈正相關的兩個變量之間的相關係數一定爲正值，這個正值越大說明正相關的程度越高。當這個正值爲1時就是完全正相關的情形，如點子排爲一條直線，爲完全正相關。正相關雖然意思明確，其實是個模糊的概念，不可以量化，只是定性說法。如果有明確的關係，例如y=2x，這叫y與x成正比，如果只是大體上，x、y的變化方向一樣，例如x上升，y也上升或者x下降，y也下降，那麼，這叫正相關。反之，x上升，y卻下降，或者x下降，y卻上升，就叫負相關了。
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