a:

Uma correlação negativa entre duas variáveis ​​significa que uma variável aumenta sempre que a outra diminui. Essa relação pode ou não representar a causação entre as duas variáveis, mas descreve um padrão existente. Uma correlação negativa perfeita significa que uma relação direta sempre existe com uma diminuição em uma variável sempre encontrada com um aumento correspondente na outra. Os estatísticos atribuem um valor negativo a correlações negativas e um valor positivo sempre que existe uma correlação positiva.

Quando duas variáveis ​​estão correlacionadas, elas podem ter uma causa similar ou idêntica. O aumento de uma variável, em uma correlação negativa, pode representar o aumento de um fator que está causando diretamente a diminuição de outro fator. Se, por exemplo, o número de populações interiores de camundongos e gatos estão negativamente correlacionados, então o aumento na população de gatos pode estar causando diretamente a diminuição do número de ratos. A correlação pode não estar relacionada, no entanto. A presença de mais gatos pode não diminuir o número de ratos diretamente se outro fator não relacionado estiver diminuindo o número de ratos internos, como novas armadilhas de mouse.

As correlações devem ser investigadas para determinar uma causa. Os planejadores de negócios podem considerar as relações existentes entre as variáveis, como os gastos dos consumidores e a demanda por um produto, como parte da análise de mercado. No entanto, as correlações não devem ser interpretadas como evidência de uma variável que causa a mudança em outra variável. Ambientes empresariais complexos muitas vezes apresentam muitas causas complexas e dados relacionados com correlações variáveis ​​que não possuem causalidade. Por exemplo, um aumento nos gastos e receitas do consumidor pode ocorrer ao mesmo tempo que a cobertura média positiva, mas pode ter uma causa diferente, como o movimento para um novo mercado emergente.