Psycho : Corrélation et causalité
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La corrélation et la causalité sont deux concepts importants en statistiques et en recherche mais utiliser également dans certains débats pas toujours scientifiques mais utilisant la science pour justifier certaines vérités ou croyances. Cette confusion entre ces deux termes se font de manière parfois volontaire par un orateur ou un scientifique peu scrupuleux voire manipulateur.
- Corrélation :
- La corrélation mesure le degré d’association entre deux variables. Elle indique à quel point elles évoluent ensemble. Trois types de corrélations sont courants :
- Corrélation positive : Lorsque la variable 1 augmente, la variable 2 augmente également, et vice versa. Par exemple, lorsque les revenus marketing augmentent, les ventes augmentent également.
- Corrélation négative : Lorsque la variable 1 augmente, la variable 2 diminue, et vice versa. Par exemple, à mesure que le temps augmente, la distance d’une voiture vers sa destination diminue.
- Corrélation nulle : Aucune relation apparente entre les variables.
- Attention : La corrélation ne signifie pas nécessairement qu’une variable cause l’autre. Parfois, une troisième variable cachée peut influencer les deux variables simultanément.
- Exemple : Corrélation entre l’exposition au soleil et le cancer de la peau. Cela ne signifie pas que l’exposition cause le cancer. Une troisième variable (la durée d’exposition au soleil) peut expliquer le cancer tout comme le type de peau, etc.
- La corrélation mesure le degré d’association entre deux variables. Elle indique à quel point elles évoluent ensemble. Trois types de corrélations sont courants :
- Causalité :
- La causalité définit une relation de cause à effet entre deux variables. L’une provoque l’autre ou vice versa. Par exemple, si une variable 1 (comme un traitement médical) a un effet sur une variable 2 (comme la guérison d’une maladie), il y a causalité.
- Pour établir la causalité, des expériences contrôlées sont nécessaires. Deux groupes sont créés au hasard, l’un exposé au traitement et l’autre non. Les différences entre les résultats des deux groupes permettent de déterminer les causes et les effets.
- Exemples : En justice, nous pourrions prendre l’exemple d’une personne qui brûle un feu rouge et qui entraîne l’accident d’un autre véhicule en droit dont le conducteur était ivre phares éteints. La cause est bien d’avoir brûlé un feu et non pas que les phares étaient éteints puisque si le feu avait été respecté, l’accident n’aurait eu lieu mais il y a bien une corrélation avec les phares éteints puisque sans doute que le conducteur n’aurait pas brûlé le feu s’il avait bien vu la voiture (…).
En résumé, la corrélation est une association statistique, tandis que la causalité implique une relation de cause à effet vérifiée par des expériences appropriées. Il est essentiel de faire la distinction entre les deux pour une interprétation correcte des données.
(…)
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