O corelație negativă între două variabile înseamnă că o variabilă crește ori de câte ori cealaltă scade. Această relație poate sau nu să reprezinte cauzalitate între cele două variabile, dar descrie un tipar existent. Corelația negativă perfectă înseamnă că o relație directă există întotdeauna cu o scădere a unei variabile întotdeauna întâlnită cu o creștere corespunzătoare în cealaltă. Statisticii atribuie o valoare negativă corelațiilor negative și o valoare pozitivă ori de câte ori există o corelație pozitivă.
Când două variabile sunt corelate, acestea pot avea o cauză similară sau identică. Creșterea unei variabile, într-o corelație negativă, poate reprezenta creșterea unui factor care determină direct scăderea unui alt factor. Dacă, de exemplu, numărul populației de șoareci și pisici sunt corelate negativ, atunci creșterea populației de pisici poate duce direct la scăderea numărului de șoareci. Corelația poate fi fără legătură. Prezența mai multor pisici nu poate scădea numărul de șoareci direct dacă un alt factor care nu are legătură scade numărul de șoareci interiori, cum ar fi capcanele noi de șoarece.
Corelațiile trebuie cercetate pentru a determina o cauză. Planificatorii de afaceri pot privi relațiile existente între variabile, cum ar fi cheltuielile consumatorilor și cererea pentru un produs, ca parte a analizei de piață. Cu toate acestea, corelațiile nu ar trebui interpretate ca dovezi ale unei variabile care provoacă modificarea altei variabile. Mediile de afaceri complexe prezintă adesea numeroase cauze complexe și date conexe cu corelații variabile lipsite de cauzalitate. De exemplu, o creștere a cheltuielilor și a veniturilor consumatorilor poate apărea în același timp cu acoperirea media pozitivă, dar poate avea o cauză diferită, cum ar fi trecerea pe o nouă piață emergentă.
