Величина
корреляционного
отношения 
|
|
|
|
|
|
|
| Теснота связи | отсутствует | слабая | средняя | выше средней | сильная | полная |
Таким образом, в аналитических группировках для характеристики тесноты связи между признаками сопоставляют межгрупповую дисперсию с общей дисперсией. Такое сопоставление называется корреляционным. Корреляционное отношение характеризует долю вариации результативного признака, вызванную действием факторного признака, положенного в основание группировки.
Для измерения тесноты связи трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный коэффициент корреляции. Он применяется при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков.
Множественный коэффициент корреляции вычисляется по формуле:
,
где 
- дисперсия теоретических значений результативного признака, определенная по уравнению множественной регрессии;
- общая дисперсия результативного признака;
- остаточная дисперсия.
Если необходимо оценить тесноту связи между результативным 
и двумя факторными признаками 
, то применяется формула:
,
где 
- парные коэффициенты корреляции между признаками.
Множественный коэффициент корреляции положителен, изменяется в пределах от 0 до 1. Приближение значения 
к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками.
Частные коэффициенты корреляции позволяют определить степень тесноты связи между результативным признаком 
и каждым из факторных признаков при исключении влияния других факторных признаков.
Расчеты ведутся по формулам:
; 
,
где 
- парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.
При этом в первом случае исключено влияние факторного признака 
, а во втором - 
. Величина частных коэффициентов находится в пределах от 0 до 1.
При небольшом количестве данных может применяться простейший показатель тесноты связи - коэффициент Фехнера 
(коэффициент корреляции знаков):
= 
,
где 
- соответственно количество совпадений и несовпадений отклонений величин факторного 
и результативного признаков от их средних значений.
Таким образом, коэффициент Фехнера предполагает подсчет совпадений и несовпадений знаков отклонений индивидуальных значений каждого признака 
от своей средней величины, т.е. 
. Тогда получают отношение разности числа пар совпадений и несовпадений знаков к их сумме, т.е. к общему числу наблюдаемых единиц.
Если знаки всех отклонений по каждому признаку совпадут, то 
. В этом случае =1 (наличие прямой связи). Если же знаки не совпадут, то 
. Тогда = - 1 (обратная связь). Если 
, то = 0.
Коэффициент Фехнера показывает наличие и направление связи. Он может принимать значения от -1 до +1. Чем ближе значение коэффициента к единице, тем сильнее связь между признаками.
Наличие корреляционной связи с помощью специальных коэффициентов можно определить и для качественных признаков.