ამ ქვეთავში განვიხილავთ მონაცემთა შორის წრფივი დამოკიდებულების რიცხობრივი საზომებს: კოვარიაციასა და კორელაციას. თუ პირველი მათგანი ასახავს ორ მონაცემთა დალაგებულ სიმრავლეს შორის წრფივი დამოკიდებულების მიმართულებას (ზრდადი
დავუშვათ, გასულ წელს რაიმე A აქციის ფასი საშუალოდ $ \$50 $ იყო, ხოლო სტანდარტული გადახრა კი $ \$5 $. ასევე დავუშვათ, რომ რაიმე B აქციას
წინა ქვეთავში განხილული დისპერსიის გამოთვლისას საშუალოდან გადახრები კვადრატში ადის, რაც დისპერსიას ანიჭებს მონაცემებისგან განსხვავებულ ზომის ერთეულს. მაგალითად, თუ მონაცემები ლარებშია მოცემული, დისპერსიის ზომის ერთეული “ლარი
მონაცემთა დისპერსია ასაშუალოებს მონაცემთა დაშორებას მათი საშუალო მნიშვნელობიდან. ცალკე საკითხია როგორ გავზომოთ მონაცემიდან საშუალომდე ეს დაშორება: თუკი თითოეულ მონაცემს გამოვაკლებთ საშუალო მნიშვნელობას, შედეგებს დავაჯამებთ და
შესავალი მიუხედავად იმისა, რომ წინა თავში განხილული გაბნევისა და კვარტილური დიაპაზონები მონაცემთა გაბნევის, გაფანტულობის საზომად გამოიყენება, მათი მნიშვნელობა მხოლოდ ორ სიდიდეზეა დამოკიდებული: გაბნევის დიაპაზონის შემთხვევაში
საშუალო არითმეტიკულის გამოსათვლელად Google Sheets გვთავაზობს AVERAGE ფუნქციას. დავუშვათ, მონაცემები მოცემულია A2:A11 უჯრებში: A13 უჯრაში ჩავწეროთ ფუნქციის სახელწოდება, გავსხნათ ფრჩხილი და მოვნიშნოთ ის უჯრები, რომელთა გასაშუალოებაც გვსურს.
