Более совершенные методы корреляционного анализа могут представить больше фактов о возможном наличии причинно-следственной связи. Ряд корреляций, следующих с временной задержкой, раскрывает последовательность событий (например, показывая, что чему чаще предшествует: изменение успеваемости переменам в самооценке или наоборот). Кроме того, исследователи могут использовать статистические методы, позволяющие устранять влияние «запутывающих» переменных. Именно таким образом исследователи обнаружили, что после исключения различий в интеллекте и семейном статусе взаимосвязь самооценки и достижений тоже исчезает. (Среди людей со сходным интеллектом и аналогичным семейным статусом взаимосвязь «самооценка — достижения» была минимальной). Группа шотландских исследователей задалась вопросом, сохранится ли взаимосвязь социального статуса и продолжительности жизни, если исключить воздействие курения, которое ныне становится все менее популярным среди обладателей высокого социального статуса.

Корреляция в итоге все же сохранилась, и это говорит о том, что для объяснения высокой смертности среди малоимущих слоев населения нужны какие-то иные факторы — например, возрастающий уровень стресса и понижающийся уровень самоконтроля.

Таким образом, можно сказать, что достоинство корреляционных исследований заключается в их близости к естественным условиям, где мы можем изучать такие факторы, как раса, пол и социальный статус, с трудом поддающиеся манипуляциям в лаборатории. Большим же их недостатком является двусмысленность результатов. Этот пункт настолько важен, что, если люди не реагируют на него после того, как им повторили это уже 25 раз, стоит сказать это и в 26-й: знание того, что две переменные изменяются вместе, позволяет нам предсказывать поведение одной, если известна другая. Однако корреляция не устанавливает причину и следствие.