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Una correlación negativa entre dos variables significa que una variable aumenta cada vez que la otra disminuye. Esta relación puede representar o no la causalidad entre las dos variables, pero describe un patrón existente. La correlación negativa perfecta significa que siempre existe una relación directa con una disminución en una variable que siempre se encuentra con un aumento correspondiente en la otra. Los estadísticos asignan un valor negativo a las correlaciones negativas y un valor positivo siempre que exista una correlación positiva.

Cuando dos variables están correlacionadas, pueden tener una causa similar o idéntica. El aumento de una variable, en una correlación negativa, puede representar el aumento de un factor que causa directamente la disminución de otro factor. Si, por ejemplo, los números de la población interior de ratones y gatos están negativamente correlacionados, entonces el aumento en la población de gatos puede estar causando directamente la disminución en el número de ratones. Sin embargo, la correlación puede no estar relacionada. La presencia de más gatos puede no disminuir la cantidad de ratones directamente si otro factor no relacionado está disminuyendo la cantidad de ratones en interiores, como nuevas trampas para ratones.

Las correlaciones deben investigarse para determinar una causa. Los planificadores comerciales pueden considerar las relaciones existentes entre variables, como el gasto del consumidor y la demanda de un producto, como parte del análisis del mercado. Sin embargo, las correlaciones no deben interpretarse como evidencia de una variable que causa el cambio en otra variable. Los entornos comerciales complejos a menudo presentan muchas causas complejas y datos relacionados con correlaciones variables que carecen de causalidad. Por ejemplo, un aumento en los gastos e ingresos de los consumidores puede ocurrir al mismo tiempo que la cobertura positiva de los medios, pero puede tener una causa diferente, como el movimiento hacia un nuevo mercado emergente.