相关研究(correlational research)有时被当作叙述研究(descriptive research)的一种，因为相关研究也在于描述现状。与叙述研究不同的是，相关研究是以数量之术语描述诸变项之关系程度；易言之，相关研究是指收集资料，以决定量个或多个可数量化之变项之间是否有关系存在，以及彼此之间之关系及于何种程度；关系程度以相关系数(coefficient of correlation)表之。惟诸变项监有关系存在，并不含蕴着彼此之间有因果关系存在。如果诸变项间之关系不高，无须做进一步考虑，如果诸变项间之关系很高，可进一步以因果-比较研究或实际研究探讨，以决定这些相关是否为因果关系。直线相关(linear correlation)之程度可以量化的想关系数表示:完全正相关为+1.00；完全缺乏相关为0；完全负相关为-1.00；其中系数之符号标示关系方向，数值表示其强度；在人之各项特质间之关系完全正、负相关的很少，通常是位于正、负相关之间。

基本历程

相关研究可分为关系研究(relationship studies)以及预测研究(prediction studies)二种，每种皆有独特性，但其基本历程相当类似，大概分成问题之选择、样本与工具之选择、设计与程序、资料之分析与解释。

问题选择

相关研究用以决定一系列变项之关系或考验有关期望之关系的假设；所涉及之变项系依演绎或归纳之法则而得。易言之，有待研究之关系可能依据理论而得或衍自经验。

样本与工具之选择

相关研究通常采用可被接受之抽样方法，选取所需样本，一般认为可被接受的最小样本为30个。针对待研究变项，选择或发展有效的、可信的测量工具，所得之量数至为重要且可靠。因收集之资料若不适当，所得相关系数便无法代表准确之关系程度。

设计与程序

基本之相关设计并不复杂；从样本的各成员中取得之两种或多种分数，其中一种分数为一个变项所有，另一种分数为另一个变项所有，如是之分数配对即可求得相关。相关系数表示两变项间之冠细程度，不同研究探究不同之变项数量，而且其中之某些研究运用复杂之统计程序，但所有相关研究之基本设计相似。

资料之分析与解释

相关系数是位于.00与+1.00间或.00与-1.00间之小数，用以表式两变项间之关系。若系数接近+1.00表示变项间呈正相关，即某人在一变项得高分，再另一变项则易得高分，反之亦然。若系数接近于.00，表示变项间没有相关；若系数接近于-1.00，表示变项间呈负相关，即某人在一变项上得高分，在另一变项上则易得低分，相关系数之评分，惟诸变项之共同变异数，故共同变异数之百分比通常低于相关系数。

关键字

中文关键字:相关研究法

英文关键字: correlational research

参考资料

王文科/着。教育研究法，1986年初版，页535-539。五南图书出版有限公司。

• 　　相关研究法是叙述研究的一种，在教育与心理研究中应用得很普遍，主要的原因是易于设计和实施。
  　　凡是经由使用相关系数而探求变项间关系的研究，都称为相关研究法。例如，研究者想知道「智力高的学生，其学业成就是否也高」、「身材高的学生，其所穿鞋子尺寸是否也大」等问题，他就可以使用相关研究法以确定其变项间的关系。它的主要目的是在确定变项之间关系的程度和方向。变项关系的程度，有完全相关、高相关、中等相关、低相关和零相关等，而变项关系的方向则有正相关和负相关两种。
  　　如果研究中的一个变项增加，另一个变项也有增加的倾向，或当一个变项减少时，另一个变项也减少，那么变项关系便是正相关。例如，初中学生成绩的高低，与其高中联考成绩的高低呈现一致性，这就是所谓的正相关。如果两个变项的变化是相反的方向，则属于负相关。换言之，当一个变项增加时，另一个变项则减少；或当一个变项减少时，另一变项则增加。例如，练习打字的花费时间愈多，打错的字数就愈少。这两个变项之间具有所谓的负相关。如果两个变项中，一个变项分数的高低和另一个变项分数的高低没有关系，则此相关是零相关。例如，鞋子的尺寸和月薪的关系，或智力和体重之间的关系，就是无相关。
  　　变项间的关系程度通常以相关系数来表示，它的数值介于＋1.00和－1.00之间。人类各种特质之间的关系很少具有完全正、负相关，大都是位于完全正、负相关之间。值得注意的是变项间有关系存在，并不蕴含彼此之间有因果关系存在。如果诸变项间的关系不高，研究者不必再进一步考虑，如果诸变项间的关系很高，则可进一步以因果研究，探讨变项间的关系是否具有因果关系。