1. 開啟原始資料表格，製作本例項的原始資料需要滿足兩組或兩組以上的資料，結果將給出其中任意兩項的相關係數。
2. 選擇“工具”-“資料分析”-“描述統計”後，出現屬性設定框，依次選擇: 輸入區域:選擇資料區域，注意需要滿足至少兩組資料。如果有資料標誌，注意同時勾選下方“標誌位於第一行”； 分組方式:指示輸入區域中的資料是按行還是按列考慮，請根據原資料格式選擇； 輸出區域可以選擇本表、新工作表組或是新工作簿；
3.點選“確定”即可看到生成的報表。 可以看到，在相應區域生成了一個3×3的矩陣，資料專案的交叉處就是其相關係數。顯然，資料與本身是完全相關的，相關係數在對角線上顯示為1；兩組資料間在矩陣上有兩個位置，它們是相同的，故右上側重複部分不顯示資料。左下側相應位置分別是溫度與壓力A、B和兩組壓力資料間的相關係數。 從資料統計結論可以看出，溫度與壓力A、B的相關性分別達到了0.95和0.94，這說明它們呈現良好的正相關性，而兩組壓力資料間的相關性達到了0.998，這說明在不同反應器內的相同條件下反應一致性很好，可以忽略因為更換反應器造成的系統誤差。 協方差的統計與相關係數的活的方法相似，統計結果同樣返回一個輸出表和一個矩陣，分別表示每對測量值變數之間的相關係數和協方差。不同之處在於相關係數的取值在 -1 和 +1 之間，而協方差沒有限定的取值範圍。相關係數和協方差都是描述兩個變數離散程度的指標。
1. 開啟原始資料表格，製作本例項的原始資料需要滿足兩組或兩組以上的資料，結果將給出其中任意兩項的相關係數。
2. 選擇“工具”-“資料分析”-“描述統計”後，出現屬性設定框，依次選擇: 輸入區域:選擇資料區域，注意需要滿足至少兩組資料。如果有資料標誌，注意同時勾選下方“標誌位於第一行”； 分組方式:指示輸入區域中的資料是按行還是按列考慮，請根據原資料格式選擇； 輸出區域可以選擇本表、新工作表組或是新工作簿；
3.點選“確定”即可看到生成的報表。 可以看到，在相應區域生成了一個3×3的矩陣，資料專案的交叉處就是其相關係數。顯然，資料與本身是完全相關的，相關係數在對角線上顯示為1；兩組資料間在矩陣上有兩個位置，它們是相同的，故右上側重複部分不顯示資料。左下側相應位置分別是溫度與壓力A、B和兩組壓力資料間的相關係數。 從資料統計結論可以看出，溫度與壓力A、B的相關性分別達到了0.95和0.94，這說明它們呈現良好的正相關性，而兩組壓力資料間的相關性達到了0.998，這說明在不同反應器內的相同條件下反應一致性很好，可以忽略因為更換反應器造成的系統誤差。 協方差的統計與相關係數的活的方法相似，統計結果同樣返回一個輸出表和一個矩陣，分別表示每對測量值變數之間的相關係數和協方差。不同之處在於相關係數的取值在 -1 和 +1 之間，而協方差沒有限定的取值範圍。相關係數和協方差都是描述兩個變數離散程度的指標。