Xの変化に対して、YもXと同じように変化していることが分かります。
この理想的な直線図は相関係数として1～－1の間をとり、1や－1に近ければ近い程、相関係数の強さを表すようです。
例えば、
「伸長Aが高くなれば体重Bも増える」
としたとき、この直線から大きくずれてしまうと（ばらつきが多い）、この仮説が正しいという信頼性は弱くなってしまいます。
このばらつき具合のデータの捉え方・考え方は、研究の領域によって異なるようです。例えば、心理学と社会学で比べてみます。
‐1≤ｒ≤1とした時、
心理学の場合、
.00～±.20 ほとんど相関がない
±.20～
±.40 弱い相関がある
±.40～
±.70 中程度の相関がある
±.70～
±1.00
強い相関がある
社会学の場合、
±. 10 弱い相関
±.
30 中程度の相関
±.
50 強い相関
社会学の場合、心理学に比べて相関の強さを示す範囲がかなり広いんですね。
その理由として、心理学に比べ社会学は、かなり広い視野・大きな規模での分析になるということが一つ考えられているようです。
統計手法はもちろん、このような結果の解釈は、研究者が何を明らかにしたいかにも影響を受けるかもしれません。