İki değişken arasındaki negatif korelasyon, bir değişkenin diğeri azaldığında arttığı anlamına gelir. Bu ilişki, iki değişken arasındaki nedenselliği temsil edebilir veya göstermeyebilir, ancak mevcut bir modeli açıklar. Mükemmel negatif korelasyon, her zaman bir değişkenin her zaman diğerinde karşılık gelen bir artışla karşılanan bir azalma ile doğrudan bir ilişki olduğu anlamına gelir. İstatistikçiler negatif korelasyonlara negatif bir değer ve pozitif bir korelasyon olduğunda pozitif bir değer atarlar.
İki değişken ilişkilendirildiğinde, benzer veya özdeş bir nedeni olabilir. Bir değişkenin negatif korelasyondaki artışı, doğrudan başka bir faktörün azalmasına neden olan bir faktörün artışını temsil edebilir. Örneğin, farelerin ve kedilerin iç mekan popülasyon sayıları arasında negatif bir korelasyon varsa, kedi popülasyonundaki artış doğrudan fare sayısında azalmaya neden olabilir. Bununla birlikte korelasyon ilgisiz olabilir. Daha fazla kedinin varlığı, başka bir ilgisiz faktör yeni fare tuzakları gibi kapalı fare sayısını azaltıyorsa doğrudan fare sayısını azaltmayabilir.
Bir nedeni belirlemek için korelasyonlar araştırılmalıdır. İş planlamacıları, pazar analizinin bir parçası olarak, tüketici harcamaları ve bir ürün talebi gibi değişkenler arasındaki mevcut ilişkilere bakabilirler. Ancak korelasyonlar, bir değişkenin başka bir değişkende değişikliğe neden olduğuna dair kanıt olarak yorumlanmamalıdır. Karmaşık iş ortamları genellikle nedensellikten yoksun değişken korelasyonlarla birçok karmaşık neden ve ilgili veri sunar. Örneğin, tüketici harcamalarında ve gelirlerinde artış, pozitif medya kapsamı ile aynı zamanda ortaya çıkabilir, ancak yeni bir gelişmekte olan pazara geçiş gibi farklı bir nedeni olabilir.