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Un coefficiente di correlazione negativa significa che per ogni due variabili X e Y un aumento di X è associato ad una diminuzione di Y. Una correlazione negativa mostra una connessione tra due variabili nello stesso modo che un coefficiente di correlazione positivo fa e le relative forze sono le stesse. In altre parole, un coefficiente di correlazione di 0. 85 mostra la stessa forza di un coefficiente di correlazione di -0. 85.

I coefficienti di correlazione sono sempre valori tra -1 e 1, dove -1 mostra una perfetta correlazione negativa lineare e 1 mostra una perfetta correlazione positiva lineare. Un coefficiente di correlazione di zero, o molto vicino a zero, non mostra alcun rapporto significativo tra le variabili. In realtà, questi numeri sono raramente visti, in quanto esistono poche relazioni perfettamente lineari. Invece, i numeri che si avvicinano a questi valori vengono utilizzati per dimostrare la forza di una relazione; ad esempio, 0, 92 o -0. 97 dimostrerebbero, rispettivamente, una forte correlazione positiva e negativa. Come per tutte le statistiche che dimostrano la correlazione, ciò non dimostra la causa.

È più facile cogliere il concetto di correlazioni negative attraverso esempi. Una semplice misurazione della quantità di nevicate e della temperatura. Quando la temperatura aumenta, la quantità di nevicate diminuisce; ciò mostra una correlazione negativa e, per estensione, ha un coefficiente di correlazione negativa. Un coefficiente di correlazione positivo sarebbe il rapporto tra la temperatura e le vendite di gelati; come aumenta la temperatura, così anche le vendite di gelati. Questa relazione avrebbe un coefficiente di correlazione positivo. Una relazione con un coefficiente di correlazione di zero, o molto vicino a zero, sarebbe la temperatura e le vendite di fast food (o almeno, questo è quello che supponiamo).