樣本相關係數的計算通常是指皮爾遜相關係數，這是一種衡量兩個變量之間線性關係強度的統計量。樣本相關係數的計算公式爲：
\[ r = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2 \sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}} \]
其中：
\( x_i \) 和 \( y_i \) 分別代表兩個變量的各個觀測值。
\( \bar{x} \) 和 \( \bar{y} \) 分別代表兩個變量的樣本均值。
\( n \) 是樣本量，即觀測值的數量。
樣本相關係數 \( r \) 的取值範圍在 -1 到 +1 之間：
當 \( |r| \) 接近 1 時，表示兩個變量之間的線性關係強。如果 \( r > 0 \)，則表示正相關；如果 \( r < 0 \)，則表示負相關。
當 \( |r| \) 接近 0 時，表示兩個變量之間的線性關係弱。
當 \( r = 0 \) 時，表示兩個變量之間不存在線性關係。
樣本相關係數的計算可以通過統計軟件或編程語言（如Python、R等）自動完成，但瞭解其計算原理和過程對於理解和解釋統計結果是重要的。