Korelacija sugerira povezanost dviju varijabli. Uzročnost pokazuje da jedna varijabla izravno utječe na promjenu druge. Iako korelacija može podrazumijevati uzročnost, to se razlikuje od uzročno-posljedične veze. Primjerice, ako studija otkrije pozitivnu povezanost između sreće i ostajanja djece, to ne znači da djeca uzrokuju nesreću. Zapravo, korelacije mogu biti posve slučajne, poput Napoleonovog niskog rasta i njegovog uspona na vlast. Suprotno tome, ako eksperiment pokaže da predviđeni ishod nepogrešivo proizlazi iz manipulacije određene varijable, istraživači su sigurniji u uzročnost, što također označava poveznica.
Statistički testovi mjere vjerojatnost je li korelacija slučajna ili ne slučajna povezanost. Znanje da postoji statistički značajan odnos između varijabli korisno je na mnogo načina. Na primjer, marketinški istraživači razmatraju korelacije između oglašavanja i prodaje. Poljoprivrednici procjenjuju povezanost između upotrebe pesticida i prinosa usjeva. Društveni znanstvenici proučavaju korelacije između siromaštva i stope kriminala kako bi identificirali strategije intervencije. Korelacije također mogu biti negativne u smjeru, poput povećanja cijena namirnica kad opskrba hranom padne tijekom suše.
Ako vjetar sruši drvo, to je uzrok i posljedica. Ostale su uzročne veze složenije. Primjerice, kad znanstvenici vide obećavajuće rezultate primjene novog lijeka u ispitivanjima na ljudima, to moraju biti sigurni da lijek uzrokuje promjenu, a ne drugi čimbenici, poput modifikacije prehrane sudionika ili način života. Dokazi moraju biti uvjerljivi da bi se proglasila uzročnost. Nedovoljno dokaza može dovesti do lažnih tvrdnji o izlječenju i pogrešnih uvjerenja o uzrocima. Tijekom srednjeg vijeka uslijedio je lov na vještice jer su seljani glad i patnju pripisivali prisutnosti čaranja.