İlişkisel araştırmanın temel amacı, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişki varlığını, gücünü ve yönünü belirlemektir. Yani bir değişkendeki değişimlerin başka bir değişkendeki değişimlerle ne ölçüde uyumlu olduğunu belirlemektir. Korelasyon katsayısını analiz ederek, araştırmacılar değişkenler arasındaki ilişkinin doğasını ve yönünü belirleyebilirler, bu da toplanan verilere dayanarak bilinçli kararlar almak için çok önemlidir.
Betimleyici araştırmada olduğu gibi, korelasyonel çalışmalar da incelenen değişkenleri manipüle etmez ve neden-sonuç ilişkisini belirlemeyi amaçlamaz. Bunun yerine, ilişkileri tanımlayabilir veya tahmin edebilir ya da teorik ilişki modellerini test edebilirler. Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkilerle ilgili nedensel çıkarımlar, bağımsız değişkenin rastgele seçimi veya manipülasyonu olmadan yapılmaz. Yukarıda belirtilen prosedürü izlemeden bu tür çıkarımlar yapma girişiminde bulunulmaz (Rumrill, 2004). İlişkisel çalışmalardan elde edilen bulgular istatistiksel olarak üç şekilde açıklanabilir: pozitif, negatif ve ilişki yok.
İstatistikte, pozitif korelasyon, iki değişken arasındaki bir bağlantıyı veya ilişkiyi ifade eder; böylece bir değişken arttığında, diğer değişken de artar veya bir değişken azaldığında, diğer değişken de azalır (Bloomfield & Fisher, 2019). Bu, iki değişkenin aynı yönde hareket ettiği anlamına gelir. Örneğin, bir kişinin tükettiği yiyecek miktarı, kilo ile pozitif olarak ilişkili olabilir.
Değişkenler arasındaki negatif korelasyon, bir değişkendeki artışın diğerinde azalmaya yol açması ve bunun tersi durumlarda ortaya çıkar. Örneğin, bir kişi ne kadar çok yemek yerse, açlık düzeyi o kadar düşük olur. İki değişken, birindeki değişikliğin diğerinde bir değişikliğe yol açmadığı durumlarda ilişkisiz olarak kabul edilir.
Araştırmacılar, korelasyonel çalışmaların sonuçlarını raporlarken genellikle korelasyon katsayısı adı verilen bir istatistiksel ölçüme güvenirler. Bu değer +1 ile -1 arasında değişir; +1'e yakın bir değer güçlü bir pozitif korelasyonu, -1'e yakın bir değer ise önemli bir negatif korelasyonu gösterir. Sıfıra yakın bir değer, değişkenlerin ilişkili olmadığını belirtir.
