Jak interpretować korelację ujemną?

Ujemna korelacja między dwiema zmiennymi oznacza, że ​​jedna zmienna rośnie, gdy druga maleje. Ten związek może reprezentować związek przyczynowy między dwiema zmiennymi, ale nie opisuje istniejącego wzorca. Idealna korelacja ujemna oznacza, że ​​zawsze istnieje bezpośredni związek ze spadkiem jednej zmiennej, zawsze odpowiadający wzrostowi drugiej. Statystycy przypisują wartość ujemną korelacjom ujemnym i wartość dodatnią, ilekroć istnieje korelacja dodatnia.

Gdy dwie zmienne są skorelowane, mogą mieć podobną lub identyczną przyczynę. Wzrost jednej zmiennej, w ujemnej korelacji, może reprezentować wzrost czynnika, który bezpośrednio powoduje spadek innego czynnika. Jeśli, na przykład, liczba populacji myszy i kotów w pomieszczeniu jest ujemnie skorelowana, wówczas wzrost populacji kotów może bezpośrednio powodować spadek liczby myszy. Korelacja może być jednak niepowiązana. Obecność większej liczby kotów nie może bezpośrednio zmniejszać liczby myszy, jeśli innym niezwiązanym czynnikiem jest zmniejszanie liczby myszy w pomieszczeniach, takich jak nowe pułapki na myszy.

Należy zbadać korelacje, aby ustalić przyczynę. Planiści biznesu mogą analizować istniejące relacje między zmiennymi, takie jak wydatki konsumenckie i popyt na produkt, w ramach analizy rynku. Korelacji nie należy jednak interpretować jako dowodu, że jedna zmienna powoduje zmianę w innej zmiennej. Złożone środowiska biznesowe często przedstawiają wiele złożonych przyczyn i powiązanych danych ze zmiennymi korelacjami pozbawionymi związku przyczynowego. Na przykład wzrost wydatków i dochodów konsumentów może nastąpić w tym samym czasie, co pozytywne relacje w mediach, ale może mieć inną przyczynę, na przykład przejście na nowy rynek wschodzący.