კორელაცია გვთავაზობს ასოციაციას ორ ცვლადს შორის. მიზეზობრიობა აჩვენებს, რომ ერთი ცვლადი პირდაპირ ახდენს გავლენას სხვას. მიუხედავად იმისა, რომ კორელაცია შეიძლება გულისხმობდეს მიზეზობრიობას, ეს განსხვავდება მიზეზ-შედეგობრივი კავშირით. მაგალითად, თუ კვლევამ გამოავლინა დადებითი კორელაცია ბედნიერებას და უშვილო ყოფნას შორის, ეს არ ნიშნავს, რომ ბავშვები იწვევს უბედურებას. სინამდვილეში, კორელაციები შეიძლება სრულიად დამთხვევა იყოს, მაგალითად, ნაპოლეონის დაბალი ზრდა და მისი ხელისუფლებაში მოსვლა. ამის საწინააღმდეგოდ, თუ ექსპერიმენტმა აჩვენა, რომ პროგნოზირებული შედეგი უნებლიედ მოდის მანიპულირების შედეგად კონკრეტული ცვლადის მიხედვით, მკვლევარები უფრო დარწმუნებულნი არიან მიზეზობრიობის მიმართ, რაც ასევე აღნიშნავს კორელაცია.
სტატისტიკური ტესტები ზომავს იმის ალბათობას, არის თუ არა კორელაცია გამოწვეული შემთხვევითი ან არა-შემთხვევითი კავშირით. იმის ცოდნა, რომ ცვლადებს შორის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი კავშირი არსებობს, მრავალმხრივია სასარგებლო. მაგალითად, მარკეტინგის მკვლევარები უყურებენ კორელაციებს სარეკლამო ძალისხმევასა და გაყიდვებს შორის. ფერმერები განიხილავენ პესტიციდების გამოყენებასთან და ნათესების მოსავლიანობას შორის კორელაციას. სოციოლოგები სწავლობენ კორელაციებს სიღარიბისა და კრიმინალის მაჩვენებლებს შორის ინტერვენციის სტრატეგიების დასადგენად. კორელაციები შეიძლება უარყოფითი მიმართულებით იყოს, მაგალითად, სასურსათო ფასების ზრდა, როდესაც გვალვის დროს საკვები პროდუქტების მომარაგება მცირდება.
თუ ქარი ხეს გადააქცევს, ეს არის მიზეზი და შედეგი. სხვა მიზეზობრივი კავშირი უფრო რთულია. მაგალითად, როდესაც მეცნიერები ხედავენ პერსპექტიულ შედეგებს ადამიანის კვლევებში ახალი წამლის მიღებისას, ეს აუცილებლად უნდა იყოს გარკვეული პრეპარატი იწვევს ცვლილებას და არა სხვა ფაქტორებს, როგორიცაა მონაწილეების დიეტის შეცვლა ან ცხოვრების წესი მტკიცებულებები დამაჯერებელი უნდა იყოს მიზეზობრიობის დეკლარირებისთვის. არასაკმარისმა მტკიცებულებებმა შეიძლება გამოიწვიოს განკურნების მცდარი პრეტენზია და მიზეზების შესახებ მცდარი შეხედულებები. შუა საუკუნეებში ჯადოქრებზე ნადირობა დაიწყო, რადგან სოფლელებმა შიმშილობა და ტანჯვა ჯადოქრობის არსებობას მიაწერეს.