La corrélation n'implique pas la causalité

Une erreur logique fondamentale

« Corrélation n'implique pas causalité » est l'un des principes les plus importants de la pensée critique et des statistiques.

Une corrélation signifie simplement que deux événements ou variables ont tendance à se produire ensemble.

L'erreur est commise lorsque nous supposons que, parce que deux choses sont corrélées, l'une doit avoir causé l'autre.

Exemples clairs : Le monde est plein de corrélations erronées qui peuvent nous conduire à des conclusions erronées.

Par exemple, il existe une corrélation positive entre le nombre de glaces vendues et le nombre d'attaques de requins.

Cela signifie-t-il que manger de la glace provoque des attaques de requins ? Évidemment non.

Il existe une troisième variable, appelée variable de confusion, qui cause les deux : la chaleur estivale.

En été, les gens mangent plus de glace et nagent également plus dans l'océan.

La direction de la causalité : même lorsqu'il existe une relation de cause à effet, la corrélation seule ne nous indique pas la direction de cette causalité.

Par exemple, il a été observé que les personnes ayant une haute estime de soi ont tendance à avoir plus de succès.

Est-ce une haute estime de soi qui cause le succès, ou est-ce le succès qui cause une haute estime de soi ? La relation est probablement bidirectionnelle, mais la corrélation seule ne peut pas le déterminer.

L'importance de la conception expérimentale

Pour établir une causalité, il ne suffit pas d'observer une corrélation.

Des modèles de recherche plus rigoureux sont nécessair