根据《用数字做决策的思考术》的解释，「因果性」是在两件事项之中，一件事为原因，另一件是结果的状态；「相关性」是指，两个变数之间具有某种规则和共变性。比如说，当气温变高，啤酒的销售额也会提升；气温变低，啤酒销售量会下滑，就表示，「气温」和「啤酒的销售额」相关。回到开头的例子，定期健康检查和长寿的关系不
根据《用数字做决策的思考术》的解释，「因果性」是在两件事项之中，一件事为原因，另一件是结果的状态；「相关性」是指，两个变数之间具有某种规则和共变性。比如说，当气温变高，啤酒的销售额也会提升；气温变低，啤酒销售量会下滑，就表示，「气温」和「啤酒的销售额」相关。
回到开头的例子，定期健康检查和长寿的关系不是因果，而是常做健康检查的人，注重身体健康，所以容易长寿；也不是进入好大学就能提高收入（因果），而是考入好大学代表学生有一定潜能，更容易出人头地（相关）。好大学、健康检查不是原因，本身注意健康、学生能力好才是。
这表示我们应该用更严谨的态度检视两件事的关系。 《统计的艺术》提及，当我们说X导致Y时，并不表示每当X发生，Y也会发生；或者，只有在X发生时，Y才会发生。更多情况是，每当X发生时，Y「近乎每次」都会发生，这也提醒我们，判断因果要更审慎。
在某些情况下，我们很容易将相关性误认为因果关系：
1. 巧合
《一眼就突破盲点的思考力》中有一个有趣的例子，「电影明星尼可拉斯．凯吉（Nicolas Cage）每年演出的电影数量」和「该年掉入游池溺毙的人数」高度一致，所以凯吉演出愈多部电影，愈多人溺毙吗（因果）？当然不是，一切只是巧合。哈佛大学甚至做了研究，还出书证明凯吉和溺毙没关系，可知巧合多容易被误认为因果或相关。
2. 反向因果关系（reverse causality）
就是X发生在Y之后，便以为Y导致X，但其实是X导致Y。比如每天早上刷完牙才去上班，难道是「刷牙」导致了「上班」？不，甚至有些人是因为要出门上班才刷牙。
3. 第三变数
指X和Y两件事同时发生，以为是X导致Y或Y导致X，其实存在另一个变数Z，是Z导致X和Y。举例来说，冰淇淋的销售量会随着穿着短裤的人数增加而增加。不是「愈多人穿短裤」导致「愈多人买冰淇淋」，而是两者发生的共同原因是「夏天气温较高」。
如果混淆了因果和相关，比方广告预算愈多，销售额愈高，容易导致错误的商业决策。所以，较严谨的做法是进行随机对照实验（RCT，randomized controlled trial），或者称 A/B 测试（A/B testing），就是把受试者「随机」分为两组，两组只有一变数不同，如果导致不同结果，便可以称该变数导致某结果，或变数和结果有因果关系。
前美国总统巴拉克．欧巴马（Barack Obama）的竞选团队，便是利用RCT测试哪一种首页的注册率最高。结果相比原本想选择的「影片」和「望向远方的独照」，「欧巴马全家福」（果）的注册人数多了288万，并多募得6000万美元的政治献金。
如果环境不允许，或是没有资源做随机对照实验，《数据分析的力量》建议用「自然实验（natural experience）」替代，就是进行一系列假设、验证，厘清因果关系。
举例来说，想知道改变自付额，对医疗服务的使用频率的影响。可以先假设「如果自付额会影响医疗服务的利用70岁以上的人，应该会比70岁以下的人，更常使用」，因为日本法令规范，70岁开始，自付额由3成降为1成。查询公开资料后发现，随着年纪愈大，医疗服务的使用者也愈多。但到了70岁，原本缓慢上升的曲线突然大跳跃！这个「断层」代表有变数发生，而69～70岁比较普遍的改变，就是自付额的高低。自付额和医疗服务的使用频率有因果关系，得证。
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