Correlation は、2つ以上の変数が互いに関連して変動する程度を示す統計的尺度である。 正の相関は、それらの変数が並行して増加または減少する程度を示し、負の相関は、一方の変数が減少すると他方が増加する程度を示す。

相関係数は、ある変数の値への変化が別の変数の値への変化を予測する程度についての統計的尺度である。 ある変数の変動が他の変数の同様の変動を確実に予測するとき、それは一方の変動が他方の変動を引き起こすことを意味すると考える傾向がしばしばあります。 しかし、相関関係は因果関係を意味するものではない。 例えば、両方の変数に同じような影響を与える未知の要因があるかもしれない。 相関関係と因果関係を区別することは、消費者データのパターンを知る上で重要であり、貴重なインサイトを提供してくれる。 ビールとおむつの例は、マーケティングの文脈でこれを強調するためによく使われます

ここに1つの例があります。 多くの研究が、子供が見るテレビの量と、いじめっ子になる可能性の間に正の相関関係があると報告しています。 メディアはしばしばこのような研究を引用し、テレビをたくさん見ると子どもがいじめっ子になることを示唆します。 しかし、これらの研究は相関関係を報告しているに過ぎず、因果関係を示しているわけではありません。 親の監督不足など、何か別の要因が影響している可能性があるのだ

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