Er zijn verschillende termen voor samenhang: samenhang, verband, relatie, associatie, afhankelijkheid, of zelfs 'verschil tussen groepen' (als een van beide variabelen categorisch is, dus dichotoom, nominaal, of ordinaal).
Als die samenhang afwezig is, wordt gesproken over onafhankelijkheid, geen samenhang, geen verband, geen relatie, of 'gelijke groepen' (of soms 'orthogonaliteit').
Samenhang betekent dat beide variabelen samen variëren: er is dus letterlijk 'covariatie', oftewel covariantie. De varianties van de variabelen overlappen. Dat betekent dat als je de waarde van een deelnemer (of andere onderzoekseenheid) op de ene variabele kent, je met beter-dan-kans-accuraatheid kunt voorspellen wat die persoon op de andere variabelen heeft. Als dit niet te voorspellen is, zijn de variabelen onafhankelijk.
Causaliteit is een vorm van samenhang. Als twee variabelen causaal samenhangen, dan betekent het dat een verandering in de ene variabele leidt tot een verandering in de andere variabele. Om te bepalen of variabelen causaal samenhangen, heb je een experiment nodig.
Een 'effect' is een onhandig woord, want het kan zowel 'samenhang' als 'causaal verband' betekenen. In regulier taalgebruik impliceert gebruik van het woord 'effect' meestal causaliteit. Echter, binnen statistische analyses geldt dit niet, en kan er dus een effect zijn terwijl er geen causale samenhang is (de samenhang is dan observationeel).
Dus, als je zegt 'samenhang gaat over effect', dan klopt dat niet. Samenhang gaat over een verband, maar dat hoeft geen effect te zijn, als in, er hoeft geen sprake te zijn van causaliteit.
En zoals Reinout zegt: je hebt gelijk dat als samenhang causaal is, je dat specifiek moet benoemen. Omgekeerd kun je er vanuitgaan dat als er samenhang is, maar er wordt niet gemeld dat die causaal is (als samenhang bijvoorbeeld niet met een experiment is onderzocht), dat die samenhang dan niet causaal is.