Corrélation versus Causalité
La corrélation mesure la force et la direction de l'association entre deux variables ; la causalité implique que des changements dans une variable produisent directement des changements dans une autre. Une forte corrélation (par exemple, r = 0,9) ne prouve pas la causalité. Les exemples classiques abondent : la pointure et la capacité de lecture sont corrélées chez les enfants (confondus par l'âge), mais la pointure ne cause pas la capacité de lecture. Comprendre quand la corrélation implique la causalité nécessite d'évaluer la conception de l'étude, les variables confondantes, la précédence temporelle et le mécanisme. Les expériences randomisées offrent les preuves causales les plus solides ; les études observationnelles doivent contrôler soigneusement les facteurs de confusion.
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Sources
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-89560-6
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
- Hill, A. B. (1965). The Environment and Disease: Association or Causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58(5), 295–300. DOI: 10.1177/003591576505800503 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-statistics/correlation-vs-causation
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