Dins l'entorn de l'estadística, el coeficient de correlació de Pearson és un índex que mesura la relació lineal entre dues variables quantitatives.^[1][2] A diferència de la covariància, la correlació de Pearson és independent de l'escala de mesura de les variables.

El coeficient de correlació entre dues variables aleatòries X i Y és el quocient de la seva covariància pel producte de les seves desviacions estàndard:

${\displaystyle R={\frac {\sigma _{XY}}{\sigma _{X}\cdot \sigma _{Y}}}}$

on ${\displaystyle \sigma _{XY}}$ és la covariància de ${\displaystyle (X,Y)}$ i ${\displaystyle \sigma _{X}}$ i ${\displaystyle \sigma _{Y}}$ les desviacions típiques de les distribucions marginals.

El valor de l'índex de correlació varia en l'interval [-1,+1]:^[3][4][5]

• Si r = 1, hi ha una correlació positiva perfecta. L'índex indica una dependència total entre les dues variables anomenada relació directa: quan una d'elles augmenta, l'altra també ho fa en proporció constant.
• Si 0 <r <1, hi ha una correlació positiva.
• Si r = 0, no existeix relació lineal. Però això no necessàriament implica que les variables són independents: poden existir encara relacions no lineals entre les dues variables.
• Si -1 <r <0, hi ha una correlació negativa.
• Si r = -1, hi ha una correlació negativa perfecta. L'índex indica una dependència total entre les dues variables anomenada relació inversa: quan una d'elles augmenta, l'altra disminueix en proporció constant.

• Coeficient de correlació de Spearman