सहसंबंध दो चरों के बीच संबंध का सुझाव देता है। कार्य-कारण से पता चलता है कि एक चर दूसरे में परिवर्तन को सीधे प्रभावित करता है। हालांकि सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण हो सकता है, यह एक कारण-और-प्रभाव संबंध से अलग है। उदाहरण के लिए, यदि एक अध्ययन से खुशी और संतानहीन होने के बीच सकारात्मक संबंध का पता चलता है, तो इसका मतलब यह नहीं है कि बच्चे दुखी होते हैं। वास्तव में, सहसंबंध पूरी तरह से संयोग हो सकते हैं, जैसे कि नेपोलियन का छोटा कद और उसकी सत्ता में वृद्धि। इसके विपरीत, यदि एक प्रयोग से पता चलता है कि एक अनुमानित परिणाम हमेशा हेरफेर के परिणामस्वरूप होता है एक विशेष चर के, शोधकर्ता कार्य-कारण के बारे में अधिक आश्वस्त हैं, जो यह भी दर्शाता है सह - संबंध।
सांख्यिकीय परीक्षण इस संभावना को मापते हैं कि सहसंबंध संयोग या गैर-यादृच्छिक संघ के कारण है या नहीं। यह जानना कि चरों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध मौजूद है, कई मायनों में उपयोगी है। उदाहरण के लिए, विपणन शोधकर्ता विज्ञापन प्रयासों और बिक्री के बीच संबंधों को देखते हैं। किसान कीटनाशकों के उपयोग और फसल की उपज के बीच संबंध का न्याय करते हैं। सामाजिक वैज्ञानिक हस्तक्षेप रणनीतियों की पहचान करने के लिए गरीबी और अपराध दर के बीच संबंधों का अध्ययन करते हैं। सहसंबंध भी दिशा में नकारात्मक हो सकते हैं, जैसे कि सूखे के दौरान खाद्य आपूर्ति गिरने पर किराने की कीमतों में वृद्धि।
अगर हवा एक पेड़ को गिरा देती है, तो वह कारण और प्रभाव है। अन्य कारण संबंध अधिक जटिल हैं। उदाहरण के लिए, जब वैज्ञानिक मानव परीक्षणों में एक नई दवा को प्रशासित करने से आशाजनक परिणाम देखते हैं, तो उन्हें होना चाहिए निश्चित रूप से दवा परिवर्तन का कारण बन रही है, न कि अन्य कारक, जैसे कि प्रतिभागियों के आहार में संशोधन या जीवन शैली। साक्ष्य को कार्य-कारण घोषित करने के लिए मजबूर होना चाहिए। अपर्याप्त साक्ष्य इलाज के झूठे दावों और कारणों के बारे में गलत धारणाओं को जन्म दे सकता है। मध्य युग के दौरान, एक चुड़ैल का शिकार हुआ क्योंकि ग्रामीणों ने अकाल और पीड़ा को टोना-टोटका की उपस्थिति के लिए जिम्मेदार ठहराया।