Korelace naznačuje asociaci mezi dvěma proměnnými. Kauzalita ukazuje, že jedna proměnná přímo ovlivňuje změnu druhé. I když korelace může naznačovat kauzalitu, je to jiné než ve vztahu příčiny a následku. Například pokud studie odhalí pozitivní korelaci mezi štěstím a bezdětností, neznamená to, že děti způsobují neštěstí. Ve skutečnosti mohou být korelace zcela náhodné, například Napoleonův nízký vzrůst a jeho nástup k moci. Naproti tomu, pokud experiment ukazuje, že předpovězený výsledek bezchybně vyplývá z manipulace určité proměnné si vědci více věří v kauzalitu, což také označuje korelace.
Statistické testy měří pravděpodobnost, zda je korelace způsobena náhodou nebo náhodnou asociací. Vědomí, že mezi proměnnými existuje statisticky významný vztah, je užitečné mnoha způsoby. Například marketingoví vědci zkoumají korelace mezi reklamním úsilím a prodejem. Zemědělci posuzují korelaci mezi používáním pesticidů a výnosem plodin. Sociální vědci studují korelace mezi chudobou a kriminalitou, aby identifikovali intervenční strategie. Korelace mohou být také negativní ve směru, například zvýšení cen potravin, když během sucha poklesne nabídka potravin.
Pokud vítr svrhne strom, je to příčina a následek. Jiné kauzální vztahy jsou složitější. Když například vědci uvidí slibné výsledky podávání nové drogy v pokusech na lidech, musí tomu tak být určitá droga způsobuje změnu, nikoli jiné faktory, jako je například úprava stravy účastníků nebo životní styl. Důkazy musí být přesvědčivé, aby deklarovaly kauzalitu. Nedostatečné důkazy mohou vést k falešným tvrzením o vyléčení a chybným přesvědčením o příčinách. Během středověku následoval hon na čarodějnice, protože vesničané připisovali hladomor a utrpení přítomnosti čarodějnictví.