2 つの行動が互いに関連する可能性を測定するために使用される手法。
心理学者はしばしば、2 つの行動が一緒に発生する傾向があるかどうかを決定することに関心があります。 この評価を行う方法の1つは、相関関係を使用することです。 時には、2つの測定値が関連し、一方の値が増加すると、他方の値も増加する-正の相関がある。 例えば、ある学生のテストの正解数は、一般に勉強に費やした時間数と正の相関がある。 同様に、勉強時間が少ないと正解数は少なくなる。
また、テストの誤答数が勉強時間と関連しているかどうかを見ることもできる。 このパターンは負の相関を生じやすい：誤答の数が多いほど、勉強時間が短くなる。 つまり、一方の変数が増加（誤答）し、他方が減少（勉強時間）するのです。
相関は、2つの変数が個人のグループ内で系統的に関連しているかどうかを評価することを可能にします。 一人の人がグループの残りの大部分と異なる行動を示すことがある。 例えば、ある学生が何時間も勉強しても、テストでうまくいかないことがあります。 これは、勉強時間とテストの成績が関連していないことを意味するのではなく、集団の他の部分が予測可能であっても、個人には例外が存在することを意味するだけである。
相関的アプローチでは、因果関係についての記述を行うことができないことを覚えておくことが重要である。 したがって、勉強時間が長いことが必ずしも成績の向上をもたらすとは限らない。 特定の科目に関心のある学生は、その関心のために成績が良く、また、その科目が好きなので、より多く勉強する。 勉強時間よりも興味の方が重要なのかもしれない。 相関法の限界の1つは、ある変数（勉強時間など）が他の変数（テストの点数など）と因果関係があるかもしれないが、他の重要な要素（教材への興味など）が、勉強時間の長さとテストの点数の高さの両方に関連する最も重要な要素かもしれないので、確実には分からないということである。 第3の要素が両方の変数（勉強時間の増加と成績の向上）に関係している場合、心理学者はこれを「第3の変数問題」と呼ぶ。 イギリスの統計学者カール・ピアソン(1857-1936)が数学的定式化を行った。 相関にはいくつかの種類があり、最もよく使われるのはピアソン積率相関と呼ばれるものです。
研究方法論、科学的方法
も参照してください。