Corrélation ou causalité? #Tertium_Quid #Marketingthema

par marketingthema

Source image : HBR.ORG

Beaucoup de personnes confondent souvent la notion de corrélation et de causalité! En effet, il y’a une assez grande différence entre les deux! La corrélation correspond à un lien et une association entre 2 variables mesurées! Par exemple, on peut dire qu’il existe une corrélation positive entre l’age d’un individu et son revenu (plus une personne prend de l’age, plus elle a tendance à avoir un revenu supérieur). Souvent la corrélation est mesurée par un indicateur statistique comme le coefficient de corrélation de Pearson (On parle aussi de corrélations de Spearman et Tau de Kendall pour le cas de données non linéaires et/ou ordinales).

La corrélation ne signifie pas un lien de causalité! Cependant, elle est souvent un indice sur la présence potentielle d’un lien de causalité.

Par exemple dire qu’il existe une corrélation entre X et Y, signifie qu’ils sont « concomitants » et qu’ils se produisent simultanément ! mais à aucun moment on ne peut dire que X implique Y ou l’inverse! Si on souhaite aller plus loin et avancer ce postulat, nous devons nous baser sur la théorie et faire une analyse de régression par exemple pour établir ce type de relation causale.

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Animation: Comment faire une corrélation de Pearson sous SPSS?

Il est aussi important de préciser qu’il existe parfois des corrélations fortes et significatives qui n’ont aucun sens! Les anglo-saxons nomment ce phénomène (Spurious relationship) ! Par exemple, dire qu’il existe un lien de corrélation entre la hausse du nombre de glaces consommées l’été et la hausse du nombre d’attaques de requins n’a absolument aucun fondement. Le lien entre les 2 variables est la saison d’été, ou il y’a plus de gens qui se baignent (risque d’être attaqué en mer) et plus de consommation de glaces! Ce type de variables non identifiées est appelé (Tertium Quid) ou la variable manquante!

YB

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