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Une corrélation négative entre deux variables signifie qu'une variable augmente chaque fois que l'autre diminue. Cette relation peut représenter ou non une causalité entre les deux variables, mais elle décrit un modèle existant. Une corrélation négative parfaite signifie qu'une relation directe existe toujours avec une diminution d'une variable rencontrant toujours une augmentation correspondante dans l'autre. Les statisticiens attribuent une valeur négative aux corrélations négatives et une valeur positive chaque fois qu'une corrélation positive existe.

Lorsque deux variables sont corrélées, elles peuvent avoir une cause similaire ou identique. L'augmentation d'une variable, dans une corrélation négative, peut représenter l'augmentation d'un facteur qui cause directement la diminution d'un autre facteur. Si, par exemple, le nombre de souris et de chats vivant à l'intérieur est négativement corrélé, alors l'augmentation de la population de chats pourrait entraîner directement la diminution du nombre de souris. La corrélation peut être sans rapport, cependant. La présence de plus de chats ne peut pas diminuer le nombre de souris directement si un autre facteur indépendant diminue le nombre de souris d'intérieur, comme les nouveaux pièges à souris.

Des corrélations devraient être recherchées pour déterminer une cause. Les planificateurs d'entreprise peuvent examiner les relations existantes entre des variables, telles que les dépenses de consommation et la demande d'un produit, dans le cadre de l'analyse du marché. Cependant, les corrélations ne doivent pas être interprétées comme la preuve d'une variable causant un changement dans une autre variable. Les environnements d'entreprise complexes présentent souvent de nombreuses causes complexes et des données connexes avec des corrélations variables sans causalité. Par exemple, une augmentation des dépenses et des revenus des consommateurs peut se produire en même temps qu'une couverture médiatique positive, mais elle peut avoir une cause différente, comme un mouvement vers un nouveau marché émergent.