a:

En negativ korrelation mellem to variabler betyder, at en variabel stiger, når den anden falder. Dette forhold kan eller ikke repræsenterer årsagssammenhæng mellem de to variabler, men det beskriver et eksisterende mønster. Perfekt negativ korrelation betyder, at et direkte forhold altid eksisterer med et fald i en variabel, der altid møder en tilsvarende stigning i den anden. Statistikere tildele en negativ værdi til negative korrelationer og en positiv værdi, når der er en positiv sammenhæng.

Når to variabler er korrelerede, kan de have en lignende eller identisk årsag. Forøgelsen af ​​en variabel, i en negativ korrelation, kan repræsentere forøgelsen af ​​en faktor, som direkte forårsager faldet af en anden faktor. Hvis f.eks. Antallet af indendørs populationer af mus og katte er negativt korreleret, kan stigningen i kattepopulationen direkte forårsage faldet i antallet af mus. Korrelationen kan dog være uafhængig. Tilstedeværelsen af ​​flere katte kan ikke reducere antallet af mus direkte, hvis en anden ikke-relateret faktor mindsker antallet af indendørs mus, såsom nye musfælder.

Korrelationer skal undersøges for at bestemme en årsag. Forretningsplanlæggere kan se på eksisterende forhold mellem variabler, som forbrugernes udgifter og efterspørgsel efter et produkt som led i markedsanalysen. Korrelationer bør dog ikke tolkes som tegn på en variabel, der forårsager ændring i en anden variabel. Komplekse forretningsmiljøer præsenterer ofte mange komplekse årsager og relaterede data med variable korrelationer, der mangler årsagssammenhæng. For eksempel kan en stigning i forbrugernes udgifter og indtægter forekomme samtidig med positiv mediedækning, men det kan have en anden årsag, som f.eks. Bevægelse til et nyt vækstmarked.