La causalité, d'autre part, est une mesure statistique de la relation entre deux variables où une variable est affectée par l'autre. Cela se produit lorsque la valeur d'une variable augmente ou diminue à la suite d'un changement dans l'autre variable.
Il y a, ainsi, causalité, lorsque le mouvement d'une variable provoque (« cause ») celui d'une autre variable. Ainsi, une corrélation n'implique pas nécessairement une causalité !
Le principe de causalité s'énonce ainsi : « Tout phénomène a une cause ». Comme l'écrit Spinoza : « D'une cause déterminée résulte nécessairement un effet ; et, inversement, si aucune cause déterminée n'est donnée, il est impossible qu'un effet se produise ».
Le coefficient de Pearson permet de mesurer le niveau de corrélation entre les deux variables. Il renvoie une valeur entre -1 et 1. S'il est proche de 1 cela signifie que les variables sont corrélées, proche de 0 que les variables sont décorrélées et proche de -1 qu'elles sont corrélées négativement.
Définition de causalité
La causalité est la relation qui s'établit entre une cause et son effet, le lien qui les unit. La cause est ce qui produit quelque chose, ce qui en est à l'origine. L'effet est ce qui est la conséquence. Exemple : un rapport de causalité entre deux évènements (l'un est la cause de l'autre).
C'est le principe en vertu duquel un fait (la cause) engendre un autre fait (qui constitue son effet). La causalité désigne la consécution constante et nécessaire des deux.
Il s'agit de la relation entre un événement (la cause) et un second événement (l'effet), où l'effet est une conséquence directe de la cause.
Une causalité est une corrélation dans laquelle une variable dépend de l'autre et cette relation persiste dans le temps.
Pour faire simple, une variable est significative avec un intervalle de confiance de 95% si son t-stat est supérieur à 1,96 en valeur absolue, ou bien si sa P-value est inférieure à 0,05.
La corrélation est une mesure statistique qui exprime la notion de liaison linéaire entre deux variables (ce qui veut dire qu'elles évoluent ensemble à une vitesse constante). C'est un outil courant permettant de décrire des relations simples sans s'occuper de la cause et de l'effet.
principe selon lequel tout fait a une cause, les mêmes causes dans les mêmes conditions produisant les mêmes effets.
La causalité procède selon cette succession qui permet d'établir une relation ordonnée entre la cause et l'effet. Dans le cadre aristotélicien, la causalité acquiert un statut spécifique, puisqu'elle permet de comprendre et d'expliquer les faits, mais aussi de fonder le savoir.
La causalité, l'attribution et l'essai randomisé contrôlé
La notion de causalité désigne un « lien qui unit une cause à un effet » (Hutchinson, 2018).
La corrélation détermine une relation entre deux variables. Cependant, le fait que ces deux variables évoluent ensemble ne signifie pas nécessairement qu'une variable est la cause de l'autre. C'est pourquoi on dit « Cum hoc ergo propter hoc » (avec ceci, donc à cause de ceci).
Corrélation : définition
Une corrélation forte entre deux variables statistiques implique que quand une variable change, l'autre variable change proportionnellement. Le fait que deux variables sont corrélées ne signifie pas que l'une a un impact sur l'autre.
L'analyse d'une variable commence par son tri à plat qui est en fait le tableau de la distribution de ses données triées selon ses différentes valeurs : cela consiste tout simplement à dénombrer les résultats obtenus.
En médecine, comme dans d'autres disciplines scientifiques, un consensus international s'est établi pour considérer une différence significative, si la valeur de «p» est <0,05, c'est-à-dire si le hasard a moins de 5 chances sur 100 d'expliquer les différences observées.
Il existe 3 méthodes pour tester la significativité de ce coefficient : la méthode de « Pearson », de « Kendall », et de « Spearman ». Pour réaliser ce test il est nécessaire d'avoir un échantillonnage aléatoire et qu'il n'y ait pas de données manquantes.
Aristote a sans doute été le premier à proposer une approche systématique de la pensée du lien causal. Notons qu'il est intéressant de relever, et nous citons Michel Malherbe ce faisant, que « Aristote définit la philosophie comme la science qui spécule sur les premiers principes et les premières causes »7.
Le lien de causalité entre la faute et le dommage doit être direct : c'est parce qu'il y a eu faute que le dommage s'est produit. L'auteur du dommage peut démontrer qu'un fait extérieur a été la cause du dommage, et peut ainsi s'exonérer de sa responsabilité.
L'historien allemand Wilhelm Dilthey est le premier à faire cette distinction entre les Naturwissenschaften (sciences de la nature) et les Geisteswissenschaften (sciences de l'esprit ; que nous appelons aussi science de l'homme):
Une cause présente la raison de quelque chose, c'est un élément qui en produit un autre, c'est un fait qui en entraîne un autre, etc. Une conséquence explique ce qui arrive (l'effet), c'est le résultat de quelque chose (les répercussions).
La différence entre corrélation et causalité
Comme nous l'avons vu plus haut, la causalité se produit lorsqu'une variable en affecte une autre, tandis que la corrélation implique simplement une relation entre les deux variables.
Ainsi, l'attribution causale est dite interne lorsqu'elle porte sur quelque chose de la personne (autrui ou soi-même) – l'acteur – dont on essaie de comprendre le comportement; cela peut porter sur des dispositions, aptitudes, ou traits de personnalité de l'acteur, de son état de santé, de fatigue, ou d'humeur.
Cette coutume est une force douce qui détermine l'esprit, d'ordinaire l'emporte, et dont on ignore la cause, dont la cause est elle-même inassignable. Elle constitue, bien plus, le seul modèle d'efficacité et de nécessité dont on dispose.