Kaip turėčiau aiškinti neigiamą koreliaciją?

Neigiama dviejų kintamųjų koreliacija reiškia, kad vienas kintamasis didėja, kai kitas mažėja. Šis ryšys gali parodyti priežastį tarp dviejų kintamųjų, tačiau jos neapibūdina egzistuojančio modelio. Puiki neigiama koreliacija reiškia, kad tiesioginis ryšys visada egzistuoja mažėjant vienam kintamajam, visada susitikus su atitinkamai padidėjančiu kitu. Statistikai negatyvioms koreliacijoms priskiria neigiamą vertę, o teigiamoms reikšmėms - teigiamą reikšmę.

Kai du kintamieji yra koreliuojami, jie gali turėti panašią ar tapačią priežastį. Vieno kintamojo padidėjimas neigiama koreliacija gali reikšti faktoriaus, kuris tiesiogiai sukelia kito veiksnio sumažėjimą, padidėjimą. Jei, pavyzdžiui, pelių ir kačių vidaus skaičius populiacijose yra neigiamai koreliuojamas, tada kačių populiacijos padidėjimas gali tiesiogiai sukelti pelių skaičiaus sumažėjimą. Tačiau koreliacija gali būti nesusijusi. Jei yra daugiau kačių, pelių skaičius gali tiesiogiai nesumažėti, jei kitas nesusijęs veiksnys sumažina pelių iš patalpų skaičių, pavyzdžiui, naujų pelių spąstų.

Reikėtų ištirti ryšius, kad būtų nustatyta priežastis. Verslo planuotojai gali analizuoti esamus kintamųjų ryšius, tokius kaip vartotojų išlaidos ir produkto paklausa, kaip rinkos analizės dalį. Tačiau koreliacijos neturėtų būti aiškinamos kaip vieno kintamojo įrodymas, sukeliantis kito kintamojo pasikeitimą. Sudėtinga verslo aplinka dažnai pateikia daug sudėtingų priežasčių ir susijusių duomenų, kurių kintamos koreliacijos nėra priežastinės. Pavyzdžiui, vartotojų išlaidos ir pajamos gali padidėti tuo pat metu, kai pastebima žiniasklaidoje, tačiau tai gali sukelti kita priežastis, pavyzdžiui, judėjimas į naują kylančią rinką.