Як слід інтерпретувати негативну кореляцію?

Негативна кореляція між двома змінними означає, що одна змінна збільшується, коли інша зменшується. Цей взаємозв'язок може або не представляє причинно-наслідкового зв’язку між двома змінними, але він описує існуючу закономірність. Ідеальна негативна кореляція означає, що прямий зв'язок завжди існує зі зменшенням однієї змінної, завжди зустрічається з відповідним збільшенням іншої. Статистики присвоюють негативне значення негативним співвідношенням і позитивне значення, коли існує позитивна кореляція.

Коли дві змінні співвідносяться, вони можуть мати аналогічну чи однакову причину. Збільшення однієї змінної в негативній кореляції може представляти собою збільшення фактора, що безпосередньо викликає зменшення іншого чинника. Якщо, наприклад, чисельність мишей і котів у приміщенні негативно корелює, то збільшення популяції котів може бути безпосередньо причиною зменшення кількості мишей. Однак кореляція може бути незв'язаною. Наявність більшої кількості котів може не зменшити кількість мишей безпосередньо, якщо інший незв’язаний фактор зменшує кількість кімнатних мишей, наприклад, нові мишоловки.

Кореляції слід досліджувати, щоб визначити причину. Бізнес-планувачі можуть розглянути існуючі взаємозв'язки між змінними, такими як споживчі витрати та попит на товар, як частину аналізу ринку. Однак кореляції не слід трактувати як докази однієї змінної, що викликає зміну іншої змінної. У складних бізнес-середовищах часто представлено безліч складних причин та пов'язаних даних із змінними кореляціями, у яких не вистачає причинного зв'язку. Наприклад, збільшення споживчих витрат і доходів може відбуватися одночасно з позитивним висвітленням у ЗМІ, але це може мати іншу причину, наприклад, перехід на новий ринок, що розвивається.