Korelácia naznačuje asociáciu medzi dvoma premennými. Kauzalita ukazuje, že jedna premenná priamo ovplyvňuje zmenu druhej. Aj keď korelácia môže naznačovať príčinnú súvislosť, je to iné ako vo vzťahu príčin a následkov. Napríklad ak štúdia odhalí pozitívnu koreláciu medzi šťastím a bezdetnosťou, neznamená to, že deti spôsobujú nešťastie. V skutočnosti môžu byť korelácie úplne náhodné, napríklad nízky vzrast Napoleona a jeho nástup k moci. Naopak, ak experiment preukáže, že predpokladaný výsledok nepochybne vyplýva z manipulácie z konkrétnej premennej majú vedci väčšiu istotu v príčinnej súvislosti, čo tiež naznačuje korelácia.
Štatistické testy merajú pravdepodobnosť, či je korelácia spôsobená náhodou alebo nie náhodnou asociáciou. Vedieť, že medzi premennými existuje štatisticky významný vzťah, je užitočné v mnohých ohľadoch. Napríklad marketingoví vedci skúmajú korelácie medzi reklamným úsilím a predajom. Poľnohospodári posudzujú koreláciu medzi používaním pesticídov a výnosom plodín. Sociálni vedci skúmajú korelácie medzi chudobou a mierou kriminality s cieľom identifikovať intervenčné stratégie. Korelácie môžu byť tiež negatívne v smere, ako napríklad zvýšenie cien potravín, keď počas sucha poklesne ponuka potravín.
Ak vietor prevráti strom, je to príčina a následok. Ostatné príčinné vzťahy sú zložitejšie. Napríklad, keď vedci vidia sľubné výsledky podávania nového lieku v pokusoch na ľuďoch, musia byť isté, že droga spôsobuje zmenu, nie iné faktory, ako je napríklad úprava stravy účastníkov alebo životný štýl. Dôkazy musia byť presvedčivé, aby bolo možné vyhlásiť príčinnú súvislosť. Nedostatočné dôkazy môžu viesť k nesprávnym tvrdeniam o vyliečení a mylným presvedčeniam o príčinách. Počas stredoveku nasledoval hon na čarodejnice, pretože dedinčania pripisovali hladomor a utrpenie prítomnosti čarodejníctva.
