Corelația sugerează o asociere între două variabile. Cauzalitatea arată că o variabilă afectează direct o schimbare în cealaltă. Deși corelația poate implica cauzalitate, aceasta este diferită de o relație cauză-efect. De exemplu, dacă un studiu relevă o corelație pozitivă între fericire și lipsa de copii, nu înseamnă că copiii provoacă nefericire. De fapt, corelațiile pot fi în întregime întâmplătoare, cum ar fi statura scurtă a lui Napoleon și ascensiunea sa la putere. Prin contrast, dacă un experiment arată că un rezultat prezis rezultă în mod incontestabil din manipulare dintr-o anumită variabilă, cercetătorii sunt mai încrezători în cauzalitate, ceea ce denotă, de asemenea corelație.
Testele statistice măsoară probabilitatea dacă corelația se datorează întâmplării sau asocierii non-aleatorii. Știind că există o relație semnificativă statistic între variabile este utilă în multe feluri. De exemplu, cercetătorii de marketing analizează corelațiile dintre eforturile publicitare și vânzări. Fermierii judecă corelația dintre utilizarea pesticidelor și randamentul culturilor. Oamenii de știință socială studiază corelațiile dintre sărăcie și ratele criminalității pentru a identifica strategiile de intervenție. Corelațiile pot fi, de asemenea, negative în direcție, cum ar fi o creștere a prețurilor alimentelor atunci când aprovizionarea cu alimente scade în timpul secetei.
Dacă vântul răstoarnă un copac, aceasta este cauza și efectul. Alte relații cauzale sunt mai complexe. De exemplu, atunci când oamenii de știință văd rezultate promițătoare din administrarea unui nou medicament în studiile la om, trebuie să fie sigur că medicamentul cauzează schimbarea, nu alți factori, cum ar fi modificarea dietei participanților sau mod de viata. Dovezile trebuie să fie convingătoare pentru a declara cauzalitatea. Dovezile insuficiente pot duce la afirmații false despre remedii și credințe eronate despre cauze. În Evul Mediu, a urmat o vânătoare de vrăjitoare, deoarece sătenii au atribuit foamete și suferință prezenței vrăjitoriei.