相关系数 （ r ） 用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。在统计中，通常使用皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient, PPMCC）来计算两个变量 （ X ） 和 （ Y ） 之间的相关系数。

对于四个分类变量 （ a, b, c, d ） 的数据，相关系数 （ r ） 可以通过以下公式计算：

（ r = frac{ad - bc}{sqrt{（a+b）（a+c）（b+d）（c+d）}} ）

其中：

（ a ） 表示 （ X ） 为 （ +1 ） （赞同） 和 （ Y ） 为 （ +1 ） （赞同） 的频数。

（ b ） 表示 （ X ） 为 （ +1 ） （赞同） 和 （ Y ） 为 （ -1 ） （反对） 的频数。

（ c ） 表示 （ X ） 为 （ -1 ） （反对） 和 （ Y ） 为 （ +1 ） （赞同） 的频数。

（ d ） 表示 （ X ） 为 （ -1 ） （反对） 和 （ Y ） 为 （ -1 ） （反对） 的频数。

这个公式基于一个四格表，其中 （ ad ） 是对角线上的元素之和，代表两个变量都赞同或都反对的频数，而 （ bc ） 是非对角线上的元素之和，代表一个变量赞同另一个变量反对的频数。

相关系数 （ r ） 的值介于 （ -1 ） 到 （ 1 ） 之间，其中 （ r = 1 ） 表示完全正相关，（ r = -1 ） 表示完全负相关，（ r = 0 ） 表示没有线性关系。

如果你需要计算具体的数据集的相关系数，请提供数据，我可以帮你计算