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Nel campo delle statistiche, la correlazione positiva descrive la relazione tra due variabili che cambiano insieme, mentre una correlazione inversa descrive la relazione tra due variabili che cambiano in direzioni opposte. La correlazione inversa è talvolta descritta come correlazione negativa, che descrive lo stesso tipo di relazione tra variabili.

Esempi di correlazioni positive si verificano nella vita quotidiana di molte persone. Per esempio, più ore di lavoro di un dipendente, più grande sarà il salario del dipendente alla fine della settimana. Quanto più denaro viene speso per la pubblicità, più clienti acquistano dalla società.

Le correlazioni inverse descrivono due fattori che si oppongono l'uno rispetto all'altro. Gli esempi includono un saldo bancario in diminuzione rispetto alle abitudini di spesa aumentate e la riduzione del chilometraggio del gas rispetto ad una maggiore velocità di guida media. Un esempio di correlazione inversa nel mondo degli investimenti è il rapporto tra azioni e obbligazioni. Mentre i prezzi azionari aumentano, il mercato delle obbligazioni tende a diminuire, proprio come il mercato delle obbligazioni fa bene quando le scorte sono underperforming.

È importante capire che la correlazione non implica necessariamente la causalità. Le variabili A e B potrebbero salire e cadere insieme, oppure A potrebbe salire mentre B cade, ma non è sempre vero che l'aumento di un fattore influenza direttamente l'ascesa o la caduta dell'altra. Entrambe possono essere causate da un terzo fattore sottostante, come i prezzi delle materie prime o l'apparente rapporto tra le variabili potrebbe essere una coincidenza.

Il numero di persone collegate ad Internet, ad esempio, è in aumento dal suo inizio e il prezzo dell'olio ha generalmente aumentato nello stesso periodo. Questa è una correlazione positiva, ma i due fattori non hanno certo alcun rapporto significativo. Che sia la popolazione degli utenti di Internet che il prezzo del petrolio sono aumentati è probabile che sia una coincidenza.