En las estadísticas, una asociación viene a partir de dos variables que sean relacionadas y se confundan a menudo con la asociación de la causalidad no impliquen sin embargo una relación causal.

Por ejemplo, el Naciones Unidas estudió el &mdash gubernamental de la falta; cuando los gobiernos se caen o se derrocan y encontraron que el mejor indicador de un gobierno alrededor a bajar era la tarifa de mortalidad infantil . Causal, puede parecer como si los niños de muerte hacen a gobierno caerse pero su asociación mera no implica esto.

Otro ejemplo es los índices de la consumición y de asesinato del helado, que exhiben una correlación positiva fuerte. Cuál causa que; ¿hace comiendo asesinato de la causa del helado o el asesinato hace que la gente come el helado? La respuesta no es ningún — los aumentos en la consumición y el asesinato del helado correlacionan con el tiempo caliente.

Otra perspectiva en la relación entre la asociación y la causalidad es que la asociación no implica una conexión causal directa entre las variables asociadas. Si, sin embargo, la asociación es nonrandom (es decir, no deuda puramente a chance), después implica que un cierto mecanismo causal es operativo. A menudo, la naturaleza del mecanismo causal que es la base de una asociación es la influencia común de uno o más causas comunes que funcionan en las variables en la pregunta. Por ejemplo, el aumento en la consumición del helado y el asesinato pueden ocurrir durante el tiempo caliente (una conclusión que requeriría la información adicional confirmar o refutar). Si esto estuviera así pues, después la ocurrencia de la asociación entre la consumición del helado y el asesinato sería una manifestación de la causalidad, pero no en la manera simple, linear a que uno se pudo tentar inicialmente para asumir. Las asociaciones de esta clase, implicando una tercera variable que cause en común la asociación entre las dos variables originales, a menudo se llaman " association." falso;

Varias pruebas se pueden utilizar para determinar la asociación. El cómputo de cualesquiera de varias versiones del coeficiente de correlación, la prueba P, la t-prueba, y la prueba de Chi son los mas comunes.