利用表8-12中所列的培训项目之后的数据可计算出标准方差，即
（4）相关性系数，两个变量之间是否存在一定关系，这种关系被称为相关性，这个相关的程度则是通过相关性系数来衡量的。使用相关系数，有助于评估培训的效果。
相关性系数有多种不同的类型，较为常用的是皮尔逊积矩相关性系数（Pearsons’ Product Moment Correlation Coefficient）。同时，需要指出的是，相关性系数用于描述变量之间的相关性，并不揭示两个变量组之间的因果关系。
计算相关性系数r的公式如下：
-1≤r≤1。r=0，表明在两个变量之间不存在任何相关性；r的绝对值越接近1，则两个变量的相关程度越高。只不过，r≥-1，表示两个变量为负相关，r≤1，表示正相关性。
例如，某电子器件制造商对新录用的电子器件电路板测试员开展入门培训之后，对其能否有效地使用电子器件电路板测试所必需的所有程序进行测试。该测试分数将与学员在完成了培训项目之后的生产效率和工作质量进行比较。生产效率就是完成电路板测试的数目，工作质量则是测试错误率。培训项目分数（按混乱次序排列）以及生产效率见表8-13。