Korelasyon iki değişken arasında birlikte değişme olduğunu gösterir, ancak birinin diğerine neden olduğunu kanıtlamaz; çünkü ilişkinin yönü belirsiz olabilir ya da iki değişkeni de etkileyen üçüncü bir değişken bulunabilir. Bu nedenle istatistiksel bir ilişki tek başına sebep-sonuç çıkarımına yetmez.
Korelasyondan nedenselliğe atlamayı zorlaştıran başlıca durumlar şunlardır:
- Yön sorunu: A, B yi mi etkiliyor yoksa B, A yı mı etkiliyor net değildir.
- Üçüncü değişken: İki değişkeni de etkileyen bir karıştırıcının sahte korelasyon yaratması mümkündür.
- Rastlantı: Büyük veri kümelerinde anlamsız ama gözlemlenebilir birliktelikler ortaya çıkabilir.
Nedensellik çıkarımı için genellikle değişkenin denetimli olarak değiştirildiği, katılımcıların rastgele atandığı ve karıştırıcıların kontrol edildiği deneysel desenler gerekir. Klasik bir örnek olarak dondurma satışları ile boğulma vakalarının birlikte artması, aslında ikisini de etkileyen sıcak hava değişkeninden kaynaklanır. Korelasyon katsayısının gücü de bu durumu değiştirmez; çok yüksek bir korelasyon bile tek başına nedensel bir iddiayı desteklemez, yalnızca iki ölçümün ne kadar sıkı birlikte değiştiğini özetler. Korelasyonel bulguları yorumlarken bu sınırlılığı açıkça belirtmek ve nedensellik iması taşıyan ifadelerden kaçınmak bilimsel yazımda iyi bir uygulamadır. Öğrencilerin sık düştüğü hata, anlamlı bir korelasyonu otomatik olarak bir şeyin diğerine neden olduğu şeklinde okumaktır.
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır, tıbbi tanı veya tedavi yerine geçmez.