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La corrélation suggère une association entre deux variables. La causalité montre qu'une variable affecte directement le changement de l'autre. Bien que la corrélation puisse impliquer une causalité, elle diffère d’une relation de cause à effet. Par exemple, si une étude révèle une corrélation positive entre le bonheur et le fait de ne pas avoir d’enfant, cela ne signifie pas que les enfants causent le malheur. En fait, les corrélations peuvent être entièrement fortuites, telles que la petite taille de Napoléon et son accession au pouvoir. En revanche, si une expérience montre que les résultats prédits résultent sans faille de la manipulation d'une variable particulière, les chercheurs ont davantage confiance en la causalité, ce qui dénote également une corrélation.
Exemples de corrélation
Les tests statistiques mesurent la probabilité que la corrélation soit due au hasard ou à une association non aléatoire. Savoir qu'il existe une relation statistiquement significative entre les variables est utile à bien des égards. Par exemple, les chercheurs en marketing étudient les corrélations entre les efforts publicitaires et les ventes. Les agriculteurs évaluent la corrélation entre l'utilisation de pesticides et le rendement des cultures. Les spécialistes des sciences sociales étudient les corrélations entre les taux de pauvreté et de criminalité pour identifier des stratégies d'intervention. Les corrélations peuvent également être négatives, comme une augmentation des prix des produits d'épicerie lorsque les disponibilités alimentaires diminuent en période de sécheresse.
Exemples de causalité
Si le vent renverse un arbre, c'est la cause et l'effet. D'autres relations causales sont plus complexes. Par exemple, lorsque des scientifiques voient des résultats prometteurs dans l’administration d’un nouveau médicament lors d’essais sur des humains, ils doivent être certains que le médicament est à l’origine du changement, et non d’autres facteurs, tels que la modification du régime alimentaire ou du mode de vie des participants. Les preuves doivent être convaincantes pour déclarer la causalité. Des preuves insuffisantes peuvent conduire à de fausses déclarations de remèdes et à des croyances erronées sur les causes. Au cours du Moyen Âge, une chasse aux sorcières a eu lieu parce que les villageois attribuaient la famine et les souffrances à la sorcellerie.