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相關
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。
皮爾森相關係數
平均數比較
關聯樣本t檢定是很基本的統計檢定方法，所以大多數的統計分析軟體都內建該分析。但若沒有專門的統計分析軟體，也可使用微軟的Excel來執行關聯樣本t檢定。一共有兩種方法，一種是透過T.TEST函數，另一種則是利用資料分析工具，而後者可得到較豐富的分析結果資訊。
相關係數
皮爾森積差相關係數的假設檢定用來檢驗兩個變項間的關係是否真實地存在於母群體中，可分為虛無假設主張ρ為0和ρ為其他數值的兩種情況。若虛無假設主張ρ為0，假設檢定使用ｔ分配和ｔ檢定統計量；若虛無假設主張ρ為其他數值，假設檢定則使用常態分配和標準分數。
相關
皮爾森積差相關係數是將兩個變項轉換成單位相同的標準分數後，再測量變項間關係的方向和強度的一個量化數值。計算方法可採用傳統的紙筆計算、SPSS的相關分析或Excel的PEARSON函數，而不論使用哪一種方法，皆可正確地求得皮爾森積差相關係數的數值。
相關
皮爾森積差相關係數是測量兩變項關聯方向和程度的一個量化數值。相關係數的數值可從-1到1，符號代表關係的方向，數值本身則代表關係的強度，數值愈大關係程度愈高。若將皮爾森積差相關係數平方，即變成決定係數，可用來解釋一個變項中有多少的變異可被另一個變項說明。