Corrélation ne signifie pas causalité — Données, 14–17 ans
Un lien entre deux mesures ne prouve pas à lui seul que l’une cause l’autre. Données, 14–17 ans.
L’idée
La corrélation décrit un lien selon lequel deux variables évoluent ensemble. Une corrélation positive signifie que les grandes valeurs de l’une vont souvent avec les grandes valeurs de l’autre ; une corrélation négative, avec les petites valeurs. Elle décrit une association, pas sa cause.
Pourquoi en avons-nous besoin
Repérer des liens peut aider à prévoir, mais confondre un lien avec une cause peut conduire à de mauvaises décisions. Deux variables peuvent dépendre d’un troisième facteur, l’une peut causer l’autre, ou le lien peut être dû au hasard. Une analyse attentive cherche d’autres explications avant de recommander une action.
Exemple détaillé
Imaginons qu’une ville note chaque mois les ventes de glaces et les visites à la piscine. Les deux passent de 1 000 et 200 au printemps à 3 000 et 600 en été, puis diminuent. Les variables sont positivement corrélées. Il serait faux de conclure que les glaces causent les baignades : la chaleur augmente les deux et joue le rôle d’un troisième facteur.
Le piège courant
Le piège consiste à dire : « A augmente quand B augmente, donc A cause B. » Cela semble logique, car les causes produisent souvent des tendances. Pourtant, les données ne montrent peut-être pas laquelle vient en premier, peuvent oublier une troisième variable ou présenter une coïncidence. Un graphique révèle un lien, mais ne suffit pas à prouver la causalité.
Où on l’utilise
Les chercheurs utilisent les corrélations pour repérer des liens possibles entre activité physique et santé, pluie et croissance des cultures, ou sommeil et concentration. Ces liens peuvent suggérer des questions et des expériences utiles. Les décisions médicales, sociales et commerciales exigent des preuves plus solides quand on pense qu’une action en cause une autre, par exemple un essai contrôlé ou une comparaison bien conçue.
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