La correlazione è una misura statistica che indica la misura in cui due o più variabili oscillano l’una rispetto all’altra. Una correlazione positiva indica la misura in cui queste variabili aumentano o diminuiscono in parallelo; una correlazione negativa indica la misura in cui una variabile aumenta mentre l’altra diminuisce.

Un coefficiente di correlazione è una misura statistica, del grado in cui i cambiamenti del valore di una variabile predicono il cambiamento del valore di un’altra. Quando la fluttuazione di una variabile predice in modo affidabile una fluttuazione simile in un’altra variabile, c’è spesso la tendenza a pensare che ciò significa che il cambiamento di una causa il cambiamento dell’altra. Tuttavia, la correlazione non implica la causalità. Ci può essere, per esempio, un fattore sconosciuto che influenza entrambe le variabili in modo simile. Distinguere tra correlazione e causalità può essere prezioso quando si tratta di modelli di dati sui consumatori, e fornire intuizioni preziose. L’esempio della birra e dei pannolini è spesso usato per evidenziare questo nel contesto del marketing.

Ecco un esempio: Un certo numero di studi riporta una correlazione positiva tra la quantità di televisione che i bambini guardano e la probabilità che diventino bulli. La copertura mediatica cita spesso questi studi per suggerire che guardare molta televisione fa sì che i bambini diventino bulli. Tuttavia, gli studi riportano solo una correlazione, non una causalità. È probabile che qualche altro fattore – come la mancanza di supervisione dei genitori – possa essere il fattore influente.