Come dovrei interpretare una correlazione negativa?

Una correlazione negativa tra due variabili significa che una variabile aumenta ogni volta che diminuisce l'altra. Questa relazione può o meno rappresentare la causalità tra le due variabili, ma descrive uno schema esistente. La perfetta correlazione negativa significa che esiste sempre una relazione diretta con una diminuzione di una variabile che incontra sempre un corrispondente aumento nell'altra. Gli statistici assegnano un valore negativo alle correlazioni negative e un valore positivo ogni volta che esiste una correlazione positiva.

Quando due variabili sono correlate, possono avere una causa simile o identica. L'aumento di una variabile, in una correlazione negativa, può rappresentare l'aumento di un fattore che sta causando direttamente la diminuzione di un altro fattore. Se, ad esempio, il numero della popolazione interna di topi e gatti è negativamente correlato, l'aumento della popolazione di gatti potrebbe causare direttamente la diminuzione del numero di topi. La correlazione può tuttavia non essere correlata. La presenza di più gatti potrebbe non ridurre direttamente il numero di topi se un altro fattore non correlato sta diminuendo il numero di topi interni, come nuove trappole per topi.

Le correlazioni dovrebbero essere studiate per determinare una causa. I pianificatori aziendali possono esaminare le relazioni esistenti tra variabili, come la spesa dei consumatori e la domanda di un prodotto, come parte dell'analisi del mercato. Tuttavia, le correlazioni non devono essere interpretate come prove di una variabile che causa il cambiamento in un'altra variabile. Gli ambienti aziendali complessi presentano spesso molte cause complesse e dati correlati con correlazioni variabili prive di causalità. Ad esempio, un aumento della spesa e dei ricavi dei consumatori può verificarsi contemporaneamente a una copertura mediatica positiva, ma può avere una causa diversa, come il passaggio a un nuovo mercato emergente.