a:

O corelație negativă între două variabile înseamnă că o variabilă crește ori de câte ori cealaltă scade. Această relație poate sau nu poate reprezenta o cauzalitate între cele două variabile, dar descrie un model existent. Corelația negativă perfectă înseamnă că o relație directă există întotdeauna cu o scădere a unei variabile întotdeauna întâlnită cu o creștere corespunzătoare în cealaltă. Statisticienii atribuie o valoare negativă corelațiilor negative și o valoare pozitivă ori de câte ori există o corelație pozitivă.

Atunci când două variabile sunt corelate, ele pot avea o cauză identică sau identică. Creșterea unei variabile, într-o corelație negativă, poate reprezenta creșterea unui factor care determină direct scăderea unui alt factor. Dacă, de exemplu, numerele de locuitori din interiorul șoarecilor și pisicilor sunt corelate negativ, atunci creșterea populației de pisici poate cauza direct scăderea numărului de șoareci. Cu toate acestea, corelația poate fi independentă. Prezența mai multor pisici nu poate să scadă numărul șoarecilor în mod direct dacă un alt factor care nu este legat este scăderea numărului de șoareci de interior, cum ar fi capcane noi de șoarece.

Corelațiile trebuie investigate pentru a determina cauza. Planificatorii de afaceri ar putea analiza relațiile existente între variabile, cum ar fi cheltuielile de consum și cererea pentru un produs, ca parte a analizei de piață. Cu toate acestea, corelațiile nu ar trebui interpretate ca dovezi ale unei variabile care provoacă schimbări în altă variabilă. Mediile complexe de afaceri prezintă adesea multe cauze complexe și date conexe cu corelații variabile fără o cauzalitate. De exemplu, o creștere a cheltuielilor și veniturilor consumatorilor poate apărea în același timp cu o acoperire mediatică pozitivă, dar poate avea o cauză diferită, cum ar fi deplasarea într-o nouă piață emergentă.