不，有统计学关联并不一定意味着存在因果关系。

统计关联（又称相关关系）指的是两个或多个变量之间有一种系统的关系模式，这种模式可以通过统计测试来量化和识别。例如，我们可能发现吸烟与肺癌发病率之间存在很强的统计关联：吸烟者患肺癌的比例显著高于非吸烟者。

然而，统计关联并不等同于因果关系。因果关系是指一个事件（原因）直接导致另一个事件（结果）发生的关系。即使两个变量之间有很强的统计关联，也可能不存在直接的因果联系。可能存在以下几种情况：

1. **混杂因素**：第三个变量可能是导致这两个变量同时变化的真正原因。例如，社会经济地位可能是教育水平和健康状况之间的一个混杂因素。

2. **逆向因果**：人们可能认为统计关联中的因变量其实是结果，而果变量是原因。

3. **偶然**：即使两个变量之间没有实质性的联系，纯粹的随机变化也可能导致它们显示出统计关联。

4. **样本选择偏差**：如果样本选择不是随机的，那么得出的统计关联可能不具有普遍性。

5. **测量误差或误分类**：如果数据收集过程中存在错误，可能会产生假的统计关联。

因此，在断定存在因果关系之前，研究人员必须通过严谨的研究设计来排除这些其他解释，并使用如随机对照试验等方法来确定是否存在因果关联。简单地说，相关性不等于因果性。