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A correlação, positiva ou negativa, nunca implica causalidade. Nas estatísticas, o termo correlação é usado para descrever a relação entre duas ou mais variáveis. As correlações são positivas quando um aumento na freqüência de uma variável é acompanhado por um aumento na freqüência da outra variável. As correlações negativas seriam o inverso desta: a diminuição da freqüência de uma variável sendo acompanhada pela diminuição da freqüência da outra variável. A correlação pode ser uma ferramenta valiosa para a análise estatística, mas não pode implicar causalidade por causa do que os estatísticos chamam de variáveis ​​confusas.

As variáveis ​​de confusão afetam a relação entre duas ou mais outras variáveis ​​de maneiras que são muitas vezes indetectáveis ​​ou imensuráveis. The Guardian cita a correlação entre fumar e câncer de pulmão como um bom exemplo de como variáveis ​​confusas podem confundir o processo de análise correlativa. Neste caso, houve uma correlação positiva aparentemente aparente entre o aumento do tabagismo e o aumento nos casos de câncer de pulmão. No entanto, não havia nenhuma maneira para os analistas determinar de forma conclusiva que o tabagismo sozinho era responsável pelo aumento, devido a outros fatores como a implementação de melhores procedimentos de diagnóstico e o aumento da poluição industrial e relacionada ao tráfego. Como todas essas variáveis ​​foram importantes na determinação da causalidade por trás do aumento dos casos de câncer de pulmão, eles nublaram a relação entre fumar e câncer de pulmão e tornaram muito mais difícil identificar o relacionamento exato.

Isto não quer dizer que as correlações não podem dar aos analistas uma melhor compreensão de como duas variáveis ​​se afetam, mas esses tipos de análise não podem oferecer certeza absoluta. No caso do tabagismo e do câncer de pulmão, levaram mais de 40 mil médicos e vários anos de estudo intensivo para verificar com alto grau de certeza o verdadeiro relacionamento entre as duas variáveis. Dito isto, quanto mais forte a correlação entre duas variáveis, positivas ou negativas, mais provável é que haja pelo menos alguma quantidade de causalidade em jogo. Se estiver analisando a correlação para fins financeiros, tente pesquisar as formas em que as instituições financeiras profissionais o fariam.