正相关与逆相关：概述
在统计领域，相关性描述了两个变量之间的关系。 如果其中一个更改之后又是另一个更改，则变量是相关的。 相关性显示关系是正的还是负的，以及关系的牢固程度。 正相关描述了两个一起变化的变量之间的关系，而逆相关描述了两个在相反方向上变化的变量之间的关系。 逆相关有时称为负相关，它描述变量之间相同类型的关系。
重要要点
- 当两个相关变量沿相同方向移动时，存在正相关;当两个相关变量沿相反方向移动时，则存在逆相关;相关关系不一定暗示因果关系，因为其他因素可能影响方向。
正相关
当两个相关变量朝同一方向移动时，它们之间的关系为正。 该相关性通过相关系数（r）测量。 当r大于0时，它为正。 当r为+1.0时，存在完美的正相关。 正相关的例子出现在大多数人的日常生活中。 花在广告上的钱越多，从公司购买的顾客就越多。 由于这通常很难测量，因此相关系数可能会小于+1.0。 员工工作时间越长，相关性就越强，员工的薪水就越大。
分析重要的，可量化的数据之间的关系时，相关性是合适的。
逆相关
当两个相关变量朝相反方向移动时，它们之间的关系为负。 当相关系数（r）小于0时，它为负。 当r为-1.0时，存在一个完美的负相关。 逆相关描述了两个彼此相对跷跷板的因素。 例如，与增加的消费习惯相关的银行余额下降，以及与平均行驶速度提高相关的汽油里程减少。 投资领域逆相关性的一个例子是股票与债券之间的关系。 随着股票价格上涨，债券市场趋向于下跌，就像股票表现不佳时债券市场表现良好一样。
特别考虑
重要的是要理解，关联不一定暗示因果关系。 变量A和B可能同时上升和下降，或者随着B下降，A可能上升。 然而，并非总是如此，一个因素的上升会直接影响另一个因素的上升或下降。 两者可能都是由诸如商品价格之类的潜在第三因素引起的，或者变量之间的表观关系可能是巧合。
例如，自从建立互联网以来，连接互联网的人数一直在增加，而同期的石油价格总体上呈上升趋势。 这是正相关，但是这两个因素几乎肯定没有有意义的关系。 互联网用户的数量和石油价格的上涨都有可能是偶然的。
