- Наличие статистической связи – высокой корреляции – не означает, что между величинами есть причинно-следственная связь.
Пример. Рождаемость в Голландии росла теми же темпами, что и популяция белых аистов; корреляция между этими величинами высока. Но вывод о том, что младенцев в семьи в Голландии приносили аисты сделать нельзя. Причинно-следственной связи нет. - Если между наблюдениями высокая корреляция, то нужны дополнительные исследования для установления причинно-следственной связи; статистическая связь может быть случайной или возникнуть благодаря какому-то третьему фактору, не входящему в исследование.
Пример. На рост популяции аистов и на рост рождаемости людей влияют общие причины – изменение экологической обстановки и уровня жизни населения (выросло число загородных домов, на крышах которых аисты стали устраивать гнёзда). - Низкий коэффициент корреляции между двумя сериями наблюдений не означает, что величины не связаны. Связь может быть очень тесная, но не линейная, а коэффициент корреляции измеряет силу только линейной связи.
Пример высокой корреляции