相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X，Y)/√［D(X)]√［D(Y)]。
公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。
公式。
若Y=a+bX，则有：
令E(X) =μ，D(X) =σ。
则E(Y) = bμ＋a，D(Y) = bσ。
E(XY) = E(aX + bX) = aμ＋b(σ＋μ）。
Cov(X，Y) = E(XY)−E(X)E(Y) = bσ。
缺点
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。
当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
相关系数的公式是什么？
相关系数常用于度量两个变量之间的相关程度，相关系数有多种，pearson相关系数、spearman相关系数等，但是pearson相关系数比较常用。通常情况下有相关关系，相关系数越大，表示两变量之间的相关性越强，相关系数越小，则表示相关性越弱。pearson相关系数公式为：
式中E为数学期望，N为样本容量。以上都可以计算皮尔逊相关系数。相关系数的结果如下：
从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。
其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3.748，标准差为0.616，机会感知的平均值3.322以及标准差为0.602，以此类推。