Корелација сугерише повезаност две променљиве. Узрочност показује да једна променљива директно утиче на промену друге. Иако корелација може подразумевати узрочност, то се разликује од узрочно-последичне везе. На пример, ако студија открије позитивну повезаност између среће и остајања деце, то не значи да деца узрокују несрећу. Заправо, корелације могу бити потпуно случајне, попут Наполеоновог ниског раста и његовог успона на власт. Супротно томе, ако експеримент покаже да предвиђени исход непогрешиво произлази из манипулације одређене променљиве, истраживачи су сигурнији у узрочност, што такође означава корелација.
Статистички тестови мере вероватноћу да ли је корелација резултат случајности или не случајне повезаности. Знање да постоји статистички значајна веза између променљивих корисно је на много начина. На пример, истраживачи маркетинга разматрају корелације између напора за оглашавање и продаје. Пољопривредници суде у корелацији између употребе пестицида и приноса усева. Друштвени научници проучавају корелације између стопе сиромаштва и криминала како би идентификовали стратегије интервенције. Корелације такође могу бити негативне у смеру, попут повећања цена прехрамбених производа када понуда хране падне током суше.
Ако ветар сруши дрво, то је узрок и последица. Остале узрочно-последичне везе су сложеније. На пример, када научници виде обећавајуће резултате примене новог лека у испитивањима на људима, то морају бити сигурни да лек узрокује промену, а не други фактори, као што је промена у исхрани учесника или начин живота. Докази морају бити нужни за проглашавање узрочности. Недовољно доказа може довести до лажних тврдњи о излечењу и погрешних веровања о узроцима. Током средњег века уследио је лов на вештице јер су сељани глад и патњу приписивали присуству чарања.