a:

O corelație, pozitivă sau negativă, nu implică niciodată o cauzalitate. În statistici, termenul de corelare este folosit pentru a descrie relația dintre două sau mai multe variabile. Corelațiile sunt pozitive atunci când o creștere a frecvenței unei variabile este însoțită de o creștere a frecvenței celeilalte variabile. Corelațiile negative ar fi inversul acestei: scăderea frecvenței unei variabile fiind însoțită de scăderea frecvenței celeilalte variabile. Corelarea poate fi un instrument valoros pentru analiza statistică, dar nu poate implica o cauzalitate din cauza statisticilor care numesc variabile confuzive.

Variabilele de confuzie afectează relația dintre două sau mai multe alte variabile în moduri care sunt adesea nedetectabile sau incomensurabile. The Guardian citează corelația dintre fumat și cancerul pulmonar ca un bun exemplu al modului în care variabilele confuze pot confunda procesul analizei corelative. În acest caz, a existat o corelație pozitivă evidentă între creșterea fumatului și creșterea numărului de cazuri de cancer pulmonar. Cu toate acestea, analiștii nu au putut stabili în mod concludent că fumatul singur a fost responsabil pentru creștere, datorită altor factori, cum ar fi implementarea unor proceduri de diagnosticare mai bune și creșterea poluării industriale și a traficului. Deoarece toate aceste variabile au fost importante în determinarea cauzalității din spatele creșterii numărului de cazuri de cancer pulmonar, acestea au întunecat relația dintre fumat și cancerul pulmonar și au făcut mult mai dificilă identificarea relației exacte.

Acest lucru nu înseamnă că corelațiile nu pot oferi analistilor o mai bună înțelegere a modului în care două variabile au un efect reciproc, dar aceste tipuri de analize nu pot oferi o certitudine absolută. În cazul fumatului și a cancerului pulmonar, a fost nevoie de peste 40 000 de medici și de mai mulți ani de studiu intensiv pentru a stabili cu orice grad înalt de certitudine adevărata relație dintre cele două variabile. Cu toate acestea, cu cât este mai puternică corelația dintre două variabile, pozitive sau negative, cu atât este mai probabil că există cel puțin o anumită cantitate de cauzalitate la joc. Dacă analizați corelația în scopuri financiare, încercați să căutați modalitățile prin care instituțiile financiare profesionale ar face acest lucru.