Por ejemplo, si en un país se mediera la relación entre las habilidades aritméticas de los estudiantes primarios y sus estaturas, se concluiría que existe una correlación positiva entre habilidades y estatura, o sea, que mientras mayor es la altura del estudiante, mayores son sus habilidades aritméticas. Ahora, obviamente afirmar que las habilidades aritméticas de un individuo son consecuencia de su estatura no tiene sentido. Lo que ocurre en este caso es que existe un tercer factor que es la causa simultánea del aumento de las habilidades aritméticas de los estudiantes y del aumento en su estatura; este factor es la edad de los estudiantes. De modo que no es que los estudiantes más altos sean mejores para la aritmética, sino que los estudiantes de más edad son más altos y al mismo tiempo tienen mayores habilidades aritméticas.

Debemos ser muy cuidadosos. La presencia de causalidad sólo podrá sostenerse en forma razonable luego de haber propuesto una teoría aceptable para explicar la relación meramente fáctica entre los elementos o variables. En términos estrictos, aun cuando se haya propuesto una teoría aceptable para explicar una relación que también parece estar respaldada por los hechos, ésta será siempre una “hipótesis” en espera de ser, tarde o temprano, rebatida.

Una hipótesis es una afirmación acerca de la relación empírica existente entre dos variables. Una hipótesis no podrá nunca ser definitivamente comprobada, ya que incluso cuando los hechos del mundo real nunca han contradicho dicha hipótesis, siempre existe la posibilidad de que ello ocurra en el futuro. La estadística sólo puede apoyar o rechazar una determinada hipótesis acerca de las relaciones entre los objetos que nos interesan, pero nunca probarla.