2つの変数間の負の相関は、一方の変数が減少するたびに一方の変数が増加することを意味します。 この関係は、2つの変数間の因果関係を表している場合と表していない場合がありますが、既存のパターンを表します。 完全な負の相関とは、1つの変数の減少が常に他の変数の対応する増加と一致する直接の関係が常に存在することを意味します。 統計学者は、負の相関が負の相関に、正の相関が存在する場合は常に正の値を割り当てます。
2つの変数が相関している場合、それらの原因は類似または同一です。 負の相関関係にある1つの変数の増加は、別の因子の減少を直接引き起こしている因子の増加を表す場合があります。 たとえば、マウスとネコの屋内の個体数が負の相関関係にある場合、ネコの個体数の増加がマウスの数の減少を直接引き起こしている可能性があります。 ただし、相関関係は無関係です。 別の無関係な要因が新しいマウストラップなどの屋内マウスの数を減らしている場合、より多くの猫が存在しても、マウスの数を直接減らすことはできません。
相関関係を調査して原因を特定する必要があります。 ビジネスプランナーは、市場分析の一環として、消費者の支出や製品の需要などの変数間の既存の関係を調べることができます。 ただし、相関関係は、ある変数が別の変数の変化を引き起こす証拠として解釈されるべきではありません。 複雑なビジネス環境では、多くの複雑な原因と関連データに因果関係のない変数相関が存在することがよくあります。 たとえば、消費者の支出と収益の増加は、メディアの積極的な報道と同時に発生する可能性がありますが、新たな新興市場への参入など、異なる原因がある可能性があります。
