a:

Korelace, pozitivní nebo negativní, nikdy neznamená příčinu. Ve statistice se termínová korelace používá k popisu vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými. Korelace jsou pozitivní, pokud je zvýšení frekvence jedné proměnné doprovázeno zvýšením frekvence jiné proměnné. Negativní korelace by byla opačná: snížení frekvence jedné proměnné doprovázené poklesem frekvence druhé proměnné. Korelace může být cenným nástrojem pro statistickou analýzu, ale nemůže znamenat příčinnou souvislost kvůli tomu, co nazývají statističtí konfliktní proměnné.

Záměnné proměnné ovlivňují vztah mezi dvěma nebo více dalšími proměnnými způsoby, které jsou často nedetekovatelné nebo neměřitelné. Guardian cituje vztah mezi kouřením a rakovinou plic jako dobrým příkladem toho, jak zmatené proměnné mohou zmást proces korelativní analýzy. V tomto případě došlo k jasně patrné pozitivní korelaci mezi nárůstem kouření a nárůstem počtu případů rakoviny plic. Neexistovala však cesta, jak by analytici mohli přesvědčivě rozhodnout, že samotné kouření je zodpovědné za zvýšení, a to z důvodu dalších faktorů, jako je zavedení lepších diagnostických postupů a zvýšení znečištění průmyslu a dopravy. Vzhledem k tomu, že všechny tyto proměnné byly důležité při určování příčinné souvislosti mezi nárůstem výskytu rakoviny plic, zakryly vztah mezi kouřením a rakovinou plic a bylo mnohem obtížnější přesně stanovit vztah.

To neznamená, že korelace nedovolují analytikům lépe pochopit, jak se vzájemně ovlivňují dvě proměnné, ale tyto typy analýz nemohou nabídnout absolutní jistotu. V případě kouření a rakoviny plic to trvalo více než 40 000 lékařů a víceletých intenzivních studií, aby se s vysokou mírou jistoty zjistila skutečná souvislost mezi těmito dvěma proměnnými. Všechno toto je řečeno, čím silnější je vzájemná korelace mezi dvěma proměnnými, pozitivní nebo negativní, tím je pravděpodobnější, že je v hře alespoň nějaké příčiny. Pokud analyzujete korelaci pro finanční účely, zkuste zkoumat způsob, jakým by to profesionální finanční instituce dělaly.