Отрицательная корреляция между двумя переменными означает, что одна переменная увеличивается всякий раз, когда другая уменьшается. Это отношение может представлять или не отображать причинно-следственную связь между двумя переменными, но оно описывает существующую модель. Совершенная отрицательная корреляция означает, что прямая связь всегда существует с уменьшением одной переменной, всегда встречаясь с соответствующим увеличением другой. Статистики присваивают отрицательное значение отрицательным корреляциям и положительное значение всякий раз, когда существует положительная корреляция.
Когда две переменные коррелируют, они могут иметь сходную или идентичную причину. Увеличение одной переменной в отрицательной корреляции может представлять собой увеличение фактора, который непосредственно вызывает уменьшение другого фактора. Если, например, количество популяции в помещении мышей и кошек отрицательно коррелирует, то увеличение популяции кошек может непосредственно вызывать уменьшение количества мышей. Однако корреляция может быть не связана. Присутствие большего количества кошек может не уменьшать количество мышей напрямую, если другой не связанный фактор уменьшает количество крытых мышей, таких как новые ловушки для мышей.
Корреляции должны быть исследованы, чтобы определить причину. Планировщики бизнеса могут рассматривать существующие взаимосвязи между переменными, такими как потребительские расходы и спрос на продукт, как часть анализа рынка. Однако корреляции не должны интерпретироваться как свидетельство того, что одна переменная вызывает изменение другой переменной. Сложные бизнес-среды часто представляют много сложных причин и связанных данных с переменными корреляциями, в которых отсутствует причинно-следственная связь. Например, увеличение потребительских расходов и доходов может происходить одновременно с позитивным освещением в СМИ, но может иметь другую причину, такую как движение на новый развивающийся рынок.
