一、、小样本盘算法
示例391测得8例烧伤病人的血浆白卵白与胶体渗透压数值（表391），，确定它们之间是否保存直线关系？

【解题方法】
1凭证表391中的数字，，以横坐标体现血浆白卵白(x)，，纵坐标体现渗透压（y），，绘成散点图（示图391）。。。从所绘制的图中可以看出，，这些点子基本呈直线趋势。。。

2列相关系数盘算表（表392）

3盘算r值：凭证以下公式盘算r值。。。

4结论：r为0953，，体现血浆胶体渗透压随血浆白卵白浓度的增添而上升。。。
二、、大样天职组资料盘算法
由于大样本的原始资料较多，，应先体例相关的频数表，，再用简捷法盘算均数（x）。。。相关频数制表要领与单变量频数表相似，，所差别的是单变量频数表只按一种变量x分组，，而相关频数表有两个变量（x、、y），，取一个变量（x）为纵标目，，另一个变量（y）为横坐标目。。。纵标目由左到右、、由小到大写在表的上端；；横标目自上到下、、由小到大写在表的左侧。。。然后划记，，接每对数据记在纵横标目相交处，，盘算各组段的频数，，将纵行的总计写在下面的fx横行内，，将横行的总频数写在fy纵行内。。。然后参照计量资料指标的形貌章节平均数的简捷法，，划分求x、、y的简捷值（x、、fx），，举行运算。。。

示例392某医生丈量了40例早期大面积烧伤病人的血浆黏度（CP），，视察效果汇入表393中，，试求烧伤面积与血浆黏度之间相关系数？

【解题方法】
（1）作相关盘算表（表393）：先将资料按烧伤面积（竖行）和血浆黏度（横行）填入表中，，再将竖行与横行相交的病例数（频数）填入响应之交织处。。。如“～40%”TBSA组段血浆黏度在“16～”段处有1例，，即在此处填1，，余仿此。。。
（2）参照平均数值及标准差的简捷法，，划分求出x及y的dx简化值（dx、、dy）、、∑fxdx、、∑fydy、、 ∑fxd2x及fyd2y，，填入表的响应位置（注：∑fx=∑fy，，本例均为40）。。。
（3）表中∑fdx的盘算要领：各小格的频数（f）乘响应的dx，，再将各乘积相加。。。如y为“～70”段的行内，，∑fdx =4×0＋1×1＋1×2＋1×4=7；；y=“～90”段行内，，∑fdx=1×（-1）＋2×0＋1×1＋3×2＋2×3＋1×4=16。。。（注：∑fdx的总计应即是∑fxdx ，，本例皆为43）。。。
（4）∑fdxdy的盘算：为各行的∑fdX与dy相乘之积。。。
（5）求r值：因本例为大样本资料，，不可直接代入小样本r公式，，需接纳分组公式盘算r：
①求离均差平方和与离均差积和：
求离均差平方和（lxx，，lyy）：离均差积和（lxy）；；
本例n=40，，x组距ix=02，，y组距iy=10；；

（5）结论：因r值为0494，，说明烧伤早期血浆黏度随烧伤面积的增大而上升。。。
三、、相关系数的显著性磨练
上述两例的相关系数均是凭证样本资料盘算出来的。。：推渌臣屏恳谎，，凭证样本资料盘算出来的相关系数也必定受到抽样误差的影响。。。也就是说，，从相关系数为0的总体 (即无线性相关)中随机抽样也可能抽到|r|＞0的样本。。。因此，，通过盘算获得相关系数后，，还不可凭证|r|的巨细对x、、y关系的亲近程度作出判断，，需要举行r显著性磨练，，以便预盘算得的r由抽样误差(即相关系数为0的总体)引起的可能性有多大。。。若是从相关系数为0的总体中随机抽得样本r的时机较大(P>005)，，则样本r很可能抽自r为0的总体，，两者差别无显著意义；；此时纵然|r|值较量大，，也不可以为x与y有相关关系。。。反之，，若是从相关系数为0的总体中随机抽取获得云云大的样本r的时机较小 (P≤005)，，则以为此样本r很可能不是抽自r为0的总体，，两者(样本r和总体)相差显著。。。此时纵然|r|较量小，，我们也以为x与y有相关关系。。。只有相关有显著意义时，，我们才华凭证相关系数绝对值的巨细来说明x与y相互关系的亲近程度。。。
相关系数的显著性磨练可用t磨练法和查表法确定：

1以示例391为例，，盘算t值，，得：

本例自由度为（n′）为6，， P005界值为2447，，P001界值为3707，，本例t=8305，，不但大于2447，，也大于3707，，故P<001，，即相关系数很是显著。。。
2以示例392为例，，盘算t值，，得：

本例自由度(n′)为38，， P005界值为2024，，P001界值为2712，，P0001界值为3566，，本例t=350，，大于2024和2712，，但小于3566，，故P<0001，，即相关系数很是显著。。。