وقد يتطلب المنهج الارتباطي قياس متغيرين على الأقل, ثم تحديد درجة العلاقة بينهما, وفي هذه الحالة يمكن أن يجري البحث الارتباطي على مجموعة واحدة, ومن ذلك مثلًا: أن يقيس الباحث عدد الساعات التي يخصصها الطالب ليلًا للاستذكار المنزلي, والدرجة التي يحصل عليها في الاختبارات التحصيلية، ثم يحسب العلاقة بين المتغيرين بالنسبة لمجموعة من الأطفال, والأسلوب الإحصائي الذي يستخدم في هذه الحالة يسمى معامل الارتباط، وبه يتحدد التغير الاقتراني بين المتغيرين, وهذا التغير الاقترني يمتد بين العلاقات الموجبة الكاملة والعلاقات الموجبة السالبة الكاملة، وفي منزلةٍ بينهما توجد العلاقات الجزئية موجبة أو سالبة، والعلاقات الصفرية "التي تدل على عدم وجود علاقة بين المتغيرين".
وبعبارة أخرى: فإن معامل الارتباط يتراوح بين +١، -١, وعادة ما يكون في صورة كسر عشريٍّ أعلى من الصفر "عدم العلاقة", وأقل من الواحد الصحيح "العلاقة الكاملة", وتوجد معادلات إحصائية لحساب مقدار معامل الارتباط.
وتدل العلاقة الموجبة "+١ وما هو أقل منها" على أن العلاقة طردية, بمعنى أن الزيادة في المتغير الأول تقترن معها زيادة في المتغير الثاني، والنقص في المتغير الأول تقترن معها زيادة في المتغير الثاني، ومن ذلك العلاقة بين الذكاء والتحصيل المدرسي التي تكون عادة في صورة معامل ارتباط مقداره "٠.٨٥", ومعناه أن الطفل الأعلى ذكاءً يزداد تحصيله, والطفل الأقل ذكاءً يقل تحصيله. أما العلاقة السالبة "-١ وما هو أكبر منها" فقد تدل على العلاقة العكسية, ومن ذلك العلاقة بين القلق والتحصيل المدرسي التي قد يصل معامل ارتباطهما إلى "-٠.٦٥", ومعنى ذلك أن الزيادة في القلق ترتبط بالنقص في التحصيل المدرسي، والنقص في القلق بالزيادة في التحصيل المدرسي, وقد تكون العلاقة صفرًا "أو مقدار إحصائي ليس له دلالة إحصائية"، ومن ذلك العلاقة بين الذكاء وطول القامة اللذين يبلغ معالم ارتباطهما ٠.٢٥ "وهو معامل غير دالٍّ إحصائيًّا, ويعتبر صفرًا بهذ المعنى". ومعنى ذلك أن الطفل الذكي قد يكون قصير القامة أو طويلها، وكذلك الطفل الأقل ذكاءً قد يكون أيضًا طويلًا أو قصيرًا، أي: لا توجد وجهة محددة لاتجاه العلاقة بين المتغيرين.