Eine negative Korrelation zwischen zwei Variablen bedeutet, dass eine Variable zunimmt, wenn die andere abnimmt. Diese Beziehung kann eine Kausalität zwischen den beiden Variablen darstellen oder nicht, beschreibt jedoch ein vorhandenes Muster. Perfekte negative Korrelation bedeutet, dass immer eine direkte Beziehung besteht, wobei eine Variable abnimmt und die andere entsprechend zunimmt. Statistiker weisen negativen Korrelationen einen negativen Wert und positiven Wert zu, wenn eine positive Korrelation vorliegt.
Wenn zwei Variablen korreliert sind, können sie eine ähnliche oder identische Ursache haben. Die Zunahme einer Variablen in einer negativen Korrelation kann die Zunahme eines Faktors darstellen, der direkt die Abnahme eines anderen Faktors verursacht. Wenn beispielsweise die Bestandszahlen in Innenräumen von Mäusen und Katzen negativ korreliert sind, kann die Zunahme der Katzenbestände direkt die Abnahme der Anzahl von Mäusen verursachen. Die Korrelation kann jedoch unabhängig sein. Das Vorhandensein von mehr Katzen kann die Anzahl der Mäuse möglicherweise nicht direkt verringern, wenn ein anderer nicht verwandter Faktor die Anzahl der Mäuse in Innenräumen verringert, z. B. neue Mausefallen.
Korrelationen sollten untersucht werden, um eine Ursache zu bestimmen. Unternehmensplaner können im Rahmen von Marktanalysen vorhandene Beziehungen zwischen Variablen wie den Verbraucherausgaben und der Nachfrage nach einem Produkt untersuchen. Korrelationen sollten jedoch nicht als Beweis dafür interpretiert werden, dass eine Variable eine Änderung in einer anderen Variablen verursacht. In komplexen Geschäftsumgebungen treten häufig viele komplexe Ursachen und verwandte Daten mit variablen Korrelationen auf, denen die Kausalität fehlt. Ein Anstieg der Verbraucherausgaben und -einnahmen kann zum Beispiel gleichzeitig mit einer positiven Berichterstattung in den Medien eintreten, kann jedoch auch eine andere Ursache haben, wie zum Beispiel den Eintritt in einen neuen Schwellenmarkt.
