Como devo interpretar uma correlação negativa?

Uma correlação negativa entre duas variáveis ​​significa que uma variável aumenta sempre que a outra diminui. Esse relacionamento pode ou não representar a causa entre as duas variáveis, mas descreve um padrão existente. Correlação negativa perfeita significa que sempre existe um relacionamento direto com uma diminuição em uma variável, sempre encontrando um aumento correspondente na outra. Os estatísticos atribuem um valor negativo às correlações negativas e um valor positivo sempre que existe uma correlação positiva.

Quando duas variáveis ​​são correlacionadas, elas podem ter uma causa semelhante ou idêntica. O aumento de uma variável, em correlação negativa, pode representar o aumento de um fator que está causando diretamente a diminuição de outro fator. Se, por exemplo, o número da população interna de camundongos e gatos estiver correlacionado negativamente, o aumento na população de gatos poderá estar diretamente causando a diminuição do número de camundongos. A correlação pode não estar relacionada, no entanto. A presença de mais gatos pode não diminuir diretamente o número de ratos se outro fator não relacionado estiver diminuindo o número de ratos internos, como novas armadilhas.

As correlações devem ser investigadas para determinar uma causa. Os planejadores de negócios podem considerar os relacionamentos existentes entre variáveis, como gastos do consumidor e demanda por um produto, como parte da análise de mercado. No entanto, as correlações não devem ser interpretadas como evidência de uma variável causando alteração em outra variável. Ambientes de negócios complexos geralmente apresentam muitas causas complexas e dados relacionados, com correlações variáveis ​​ausentes. Por exemplo, um aumento nos gastos e nas receitas dos consumidores pode ocorrer ao mesmo tempo que a cobertura positiva da mídia, mas pode ter uma causa diferente, como a entrada em um novo mercado emergente.