Stata的简单相关分析又称双变量相关分析，通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量，适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的，或具有已排序的类别，相互之间的相关关系不是线性的，则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。
其中常用的皮尔逊相关系数公式为：
相关系数 r有如下性质：
1）-1≤ r ≤1， r 的绝对值越大，表明两个变量之间的相关程度越强。
2）0< r ≤1，表明两个变量之间存在正相关。若 r =1，则表明变量间存在着完全正相关的关系。
3）-1≤r<0，表明两个变量之间存在负相关。r=-1表明变量间存在着完全负相关的关系。
4） r =0，表明两个变量之间无线性相关。
在Stata中，我们可以检验皮尔逊简单相关系数是否显著。系数对应的统计量公式为：
r 表示皮尔逊简单相关系数值， n 表示样本观测个数。
皮尔逊简单相关系数所反映的并不是任何一种确定关系，而仅仅是线性关系，而且也不是因果关系，换言之，随机变量 X 、 Y 的地位是相互的、相同的。
此外，协方差也可以用来判断变量间的简单线性相关关系，协方差计算公式为：
