В чем основные отличия корреляционного и каузального анализа данных?

Некоторые отличия корреляционного и каузального анализа данных:

Цель исследования:

• Корреляционный анализ направлен на проверку гипотез о взаимосвязи переменных. www.hse.ru В большинстве случаев такой анализ не позволяет делать выводы причинно-следственного характера. www.hse.ru
• Каузальный анализ предполагает выявление причинно-следственных связей, в которых изменения одной переменной вызывают изменения в других. ru.wikipedia.org

Интерпретация результатов:

• Результаты корреляционного анализа могут быть проинтерпретированы в каузальных терминах на основе некоторой теории, но сами по себе не могут чётко доказать причинность. www.kgau.ru
• Каузальные результаты, в отличие от корреляционных, считаются более точным отражением влияния инструментальных факторов на целевой объект. ukros.ru

Таким образом, корреляционный анализ фокусируется на взаимосвязи переменных, а каузальный — на причинно-следственных связях между ними.