Die Kovarianz ist ein Zusammenhangsmaß zweier Merkmale beziehungsweise zweier Zufallsvariablen in der Statistik. Mithilfe der Kovarianz kann also der monotone Zusammenhang von zwei Zufallsvariablen, wie zum Beispiel „X“ und „Y“, ermittelt werden. Wenn die Kovarianz positiv ist, dann gehen hohe Werte der Zufallsvariable „X“ mit hohen Werten Zufallsvariable „Y“, sowie niedrige Werte der Zufallsvariable „X“ mit niedrigen Werten der Zufallsvariable „Y“ einher. Bei einer negativen Kovarianz gehen hohe Werte von „X“ mit niedrigen Werten von „Y“, und niedrige Werte von „X“ mit hohen Werten von „Y“ einher. Und bei einer Kovarianz von 0 besteht kein Zusammenhang zwischen den beiden Zufallsvariablen.

Der Korrelationskoeffizient normiert nun die Kovarianz. Das bedeutet, dass der Wert des ausgerechneten Korrelationskoeffizienten, welcher immer zwischen minus eins und plus eins liegt, interpretiert werden kann. Somit kann mithilfe des Korrelationskoeffizienten eine konkrete Aussage über die Richtung und die Stärke des Zusammenhangs gemacht werden, während mithilfe Kovarianz lediglich ermittelt werden kann, ob und welcher Zusammenhang, also positiv, negativ oder kein Zusammenhang, besteht. Folglich stellt der Korrelationskoeffizient eine Art Erweiterung der Korrelation dar. Bei einem Korrelationskoeffizienten von 0 besteht kein linearer Zusammenhang, bei einem Korrelationskoeffizienten zwischen 0 und 0,5 ein schwacher, bei einem Korrelationskoeffizienten zwischen 0,5 und 0,8 ein mittlerer, bei einem Korrelationskoeffizienten zwischen 0,8 und 1 ein starker und bei einem Korrelationskoeffizient von 1 ist ein perfekter linearer Zusammenhang gegeben. Der Korrelationskoeffizient stellt somit also einen Grad für den linearen Zusammenhang dar.