Una correlación negativa entre dos variables significa que una variable aumenta cada vez que la otra disminuye. Esta relación puede o no representar causalidad entre las dos variables, pero describe un patrón existente. La correlación negativa perfecta significa que siempre existe una relación directa con una disminución en una variable que siempre se encuentra con un aumento correspondiente en la otra. Los estadísticos asignan un valor negativo a las correlaciones negativas y un valor positivo siempre que exista una correlación positiva.
Cuando dos variables están correlacionadas, pueden tener una causa similar o idéntica. El aumento de una variable, en una correlación negativa, puede representar el aumento de un factor que está causando directamente la disminución de otro factor. Si, por ejemplo, el número de población interior de ratones y gatos está correlacionado negativamente, entonces el aumento en la población de gatos puede estar causando directamente la disminución en el número de ratones. Sin embargo, la correlación puede no estar relacionada. Es posible que la presencia de más gatos no disminuya el número de ratones directamente si otro factor no relacionado está disminuyendo el número de ratones de interior, como las nuevas trampas para ratones.
Las correlaciones deben investigarse para determinar una causa. Los planificadores de negocios pueden analizar las relaciones existentes entre variables, como el gasto del consumidor y la demanda de un producto, como parte del análisis de mercado. Sin embargo, las correlaciones no deben interpretarse como evidencia de una variable que causa cambios en otra variable. Los entornos empresariales complejos a menudo presentan muchas causas complejas y datos relacionados con correlaciones variables que carecen de causalidad. Por ejemplo, un aumento en el gasto y los ingresos del consumidor puede ocurrir al mismo tiempo que la cobertura positiva de los medios, pero puede tener una causa diferente, como el movimiento hacia un nuevo mercado emergente.
