Как трябва да тълкувам отрицателна корелация?

Отрицателна корелация между две променливи означава, че една променлива се увеличава, когато другата намалява. Тази връзка може или не може да представлява причинно-следствена връзка между двете променливи, но все пак описва съществуващ модел. Перфектната отрицателна корелация означава, че съществува пряка връзка с намаляване на една променлива, винаги срещаща се със съответно увеличение на другата. Статистиците приписват отрицателна стойност на отрицателни корелации и положителна стойност винаги, когато съществува положителна корелация.

Когато две променливи са свързани, те могат да имат сходна или идентична причина. Увеличението на една променлива, в отрицателна корелация, може да представлява увеличаване на фактор, който пряко причинява намаляването на друг фактор. Ако например броят на мишките и котките в затворена популация е отрицателно свързан, тогава увеличаването на популацията на котките може пряко да доведе до намаляване на броя на мишките. Корелацията обаче може да не е свързана. Наличието на повече котки може да не намалява броя на мишките директно, ако друг несвързан фактор намалява броя на мишките на закрито, като например нови капани за мишки.

Корелациите трябва да се изследват, за да се определи причината. Бизнес планиращите могат да разгледат съществуващите връзки между променливи, като потребителски разходи и търсене на продукт, като част от анализа на пазара. Корелациите обаче не трябва да се тълкуват като доказателство за една променлива, предизвикваща промяна в друга променлива. Сложните бизнес среди често представят много сложни причини и свързани с тях данни с променливи корелации, без липса на причинно-следствена връзка. Например, увеличение на потребителските разходи и приходи може да се случи едновременно с положителното отразяване в медиите, но може да има различна причина, като например преминаването към нов развиващ се пазар.