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दो यादृच्छिक चर के बीच रैखिक निर्भरता को मापने के लिए सहसंबंध गुणांक का उपयोग किया जा सकता है। पीयरसन उत्पाद-क्षण के संबंध से उत्पन्न सबसे आम सहसंबंध गुणांक, दो चर के बीच के रैखिक संबंध को मापने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। हालांकि, एक गैर-रैखिक संबंध में, यह सहसंबंध गुणांक हमेशा निर्भरता का एक उपयुक्त उपाय नहीं हो सकता है।

सहसंबंध और निर्भरता के बीच के अंतर को सहसंबंध और कार्यकारण की अवधारणाओं द्वारा सचित्र किया जा सकता है। सहसंबंध की गुणांक दो चर के बीच एक कारण संबंध की उपस्थिति का संकेत नहीं देता है। उदाहरण के लिए, खुशी और शारीरिक शक्ति के बीच कोई सिद्ध कारण नहीं है जबकि आंकड़ों का विश्लेषण दो चर के बीच एक सकारात्मक संबंध को इंगित कर सकता है, इसका अर्थ यह नहीं है कि शारीरिक शक्ति में वृद्धि या इसके विपरीत में खुशी का कारण होता है - जो कि भौतिक ताकत में वृद्धि से खुशी का कारण बनती है - सच है। नतीजतन, अन्य पर एक वैरिएबल की निर्भरता सीधे संबंधपरक गुणांक से प्रभावित नहीं होती है, क्योंकि बाहरी निर्भरता के प्रभाव की वजह से सांख्यिकीय निर्भरता को प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, जहाज़ पर नाविकों की संख्या और इसके औसत गति के बीच के संबंध में कई अन्य कारकों की उपस्थिति के कारण कारण नहीं दिखता, जैसे मौसम की स्थिति, थ्रॉटल सेटिंग्स और इसके पेलोड वित्तीय उद्योग प्रति शेयर आय (ईपीएस) और अन्य वित्तीय मीट्रिक के बीच संबंध के संबंध में कारण और सहसंबंध के सिद्धांतों का भी उपयोग करता है।

स्पायरमैन रैंक-ऑर्डर सहसंबंध, बिशरीयल सहसंबंध और पीएचआई सहसंबंध सहित विभिन्न डेटा प्रकारों के बीच के रिश्ते को निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले कई प्रकार के सहसंबंध गुणांक हैं। सहसंबंध की पीयरसन गुणांक को "आर" पत्र के द्वारा चिह्नित किया गया है और 1 और -1 के मूल्यों के बीच दो चर के बीच संबंध की ताकत या कमजोरी के बारे में व्याख्या करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है जब स्क्वेर्ड किया जाता है, तो परिणामी मान दृढ़ संकल्प के गुणांक के रूप में जाना जाता है जो इस तरह के रिश्ते की विविधता को व्यक्त करता है।

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