一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据(如GDP、石油价格和股票价格)是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线,更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关,除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。例如,假设我们有一个回归模型,在这个回归模型中吸烟行为是我们最感兴趣的独立变量,其相关变量是经数年观察得到的吸烟者寿命。研究人员可能将社会经济地位当成一个额外的独立变量,已确保任何经观察所得的吸烟对寿命的影响不是由于教育或收入差异引起的。然而,我们不可能把所有可能混淆结果的变量都加入到实证分析中。例如,某种不存在的基因可能会增加人死亡的几率,还会让人的吸烟量增加。因此,比起采用观察数据的回归分析得出的结论,随机对照试验常能产生更令人信服的因果关系证据。当可控实验不可行时,回归分析的衍生,如工具变量回归,可尝试用来估计观测数据的因果关系。