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運用Excel取得皮爾森積差相關係數的方法有2種，一種是透過函數語法，另一種是利用資料分析工具。函數有CORREL函數和PEARSON函數，都可得到相同的結果。不過利用函數只能一次計算2個變項的相關係數，若想一次取得數個變項的相關矩陣，利用資料分析工具會比較快。
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探討變項之間關聯的程度和方向
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行為和社會科學領域的研究很常在探討兩個變項之間的關係時移除或控制其他變項的作用，此時就須使用到淨相關或半淨相關。淨相關最主要用來探討其他變項的作用被移除後兩個變項之間的純淨關係，而半淨相關主要用在多元線性迴歸裡，用來解釋各個自變項對依變項的獨特貢獻。
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皮爾森積差相關係數並不是母群體相關係數的不偏誤估計值，尤其是在樣本數很小的時候。為了能夠更正確地估計母群體相關係數，可以使用調整後相關係數，是一個去除偏誤的相關係數。調整後相關係數的計算公式很簡單，也可利用SPSS輸出的模型摘要裡的調整後R平方來計算取得。
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共變異數為基礎的相關性統計量，透過統計分析軟體可簡單地取得，也可以利用微軟的Excel來計算，有2種方法。第1種方法是運用資料分析工具，雖然可輸出共變異數矩陣，但僅可取得母群體共變異數。第2種方法是運用函數語法，可取得母群體共變異數，也可取得樣本共變異數。
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共變異數是兩變項相關性的一種測量方法，用來探討一個變項和另一個變項共同變化的程度。共變異數的概念類似於變異數，只是變異數用在單一變項的變化上，而共變異數用在兩個變項的共同變化上。但是共變異數會隨著不同的測量單位而改變數值大小，因此很難解釋和進行比較。