Kako naj razlagam negativno korelacijo?

Negativna korelacija med dvema spremenljivkama pomeni, da se ena spremenljivka poveča, kadar se druga zmanjša. Ta odnos lahko ali ne predstavlja vzroka med obema spremenljivkama, vendar opisuje obstoječi vzorec. Popolna negativna korelacija pomeni, da obstaja neposredna povezava z zmanjšanjem ene spremenljivke, ki se vedno srečuje z ustreznim povečanjem druge. Statistiki dodeljujejo negativno vrednost negativnim korelacijam in pozitivno vrednost, kadar obstaja pozitivna korelacija.

Ko sta dve spremenljivki povezani, imata lahko podoben ali enak vzrok. Povečanje ene spremenljivke v negativni korelaciji lahko predstavlja povečanje faktorja, ki neposredno povzroči zmanjšanje drugega faktorja. Če na primer število miši in mačk v zaprtih prostorih negativno korelira, potem lahko povečanje populacije mačk neposredno povzroči zmanjšanje števila miši. Vendar lahko korelacija ni povezana. Prisotnost več mačk morda ne bo zmanjšala števila miši neposredno, če drug nepovezani dejavnik zmanjšuje število miši v zaprtih prostorih, na primer nove mišje pasti.

Za določitev vzroka je treba preučiti korelacije. Poslovni načrtovalci lahko kot del tržne analize obravnavajo obstoječa razmerja med spremenljivkami, na primer porabo potrošnikov in povpraševanje po izdelku. Vendar korelacije ne bi smeli razlagati kot dokaz ene spremenljivke, ki povzroča spremembo druge spremenljivke. Kompleksna poslovna okolja pogosto predstavljajo številne zapletene vzroke in s tem povezane podatke s spremenljivimi korelacijami, ki jim primanjkuje vzrokov. Na primer, povečanje potrošniške porabe in prihodkov se lahko zgodi hkrati s pozitivnim poročanjem o medijih, vendar ima lahko drugačen vzrok, na primer prehod na nov nastajajoči trg.