化学合成实验中经常需要考察压力随温度[温度（temperature）是表示物体冷热程度的物理量，微观上来讲是物体分子热运动的剧烈程度。]的变化情况。某次实验在两个不同的反应器[反应器是一种实现反应过程的设备，广泛应用于化工、炼油、冶金等领域。]中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据[数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。]，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。

　　相关系数[相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。]是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关);还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。设(X，Y)为二元随机变量[随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。]，那么:

　　为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。

　　注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析[数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。]，请依次选择[我们每天都被五花八门的广告和巧舌如簧的营销人员搞得晕头转向；被时尚潮流牵着鼻子走，信用卡严重透支；苦苦挣扎于数不清的经济新闻和理财建议中，投资收益一塌糊涂；买来一本又一本自助类书籍，指望从中学会塑身美-xuanze]“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单[下拉菜单是计算机网页中的一种展示效果。]中看到“数据分析”选项。

　　操作步骤

　　1. 打开原始数据[原始数据：通常认为数据与信息的区别在于：信息是经过加工处理之后的数据，而数据则是未经加工的数据。]表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。

　　2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:

　　输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”;

　　分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择;

　　输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿;

　　3. 点击“确定”即可看到生成的报表。

　　可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1;两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。

　　从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性[相关性，是指两个变量的关联程度。]分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。

　　协方差[协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。]的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

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