Causalité
La causalité signifie qu'il existe une relation claire de cause à effet entre deux variables. Il y a donc causalité lorsqu'une action A entraîne un résultat B. Une erreur fréquente dans l'interprétation des statistiques consiste à déduire la causalité en présence d'une corrélation, alors que la corrélation est simplement une relation.
Causalité et corrélation
L'analyse de corrélation montre s'il existe une relation entre deux variables. S'il y a une corrélation, on ne sait cependant pas encore dans quelle direction va cette relation. Pour cela, il faut d'abord vérifier si la causalité existe.
Pourquoi une corrélation n'est-elle pas une causalité?
S'il existe une corrélation entre la variable X et la variable Y, cela ne signifie pas que les deux variables sont liées par un lien de causalité. Il se peut, par exemple, que la corrélation soit purement due à une troisième variable Z et que ni la variable X n'ait une influence sur Y, ni la variable Y sur X.
Causalité et régression
S'il existe une relation de causalité entre deux variables, une analyse de régression permet de prédire une variable avec l'autre. Bien sûr, il faut veiller à ce que la direction soit correcte, il n'est possible de prédire la variable dépendante à l'aide de la variable indépendante qu'avec une régression.
En définissant une variable comme prédicteur et une variable comme critère dans la régression, la direction causale est déjà donnée, cette direction doit ensuite être justifiée sur la base de la théorie.
Par conséquent, la causalité ou la direction de l'effet doit d'abord être dérivée théoriquement avant de pouvoir être supposée dans un modèle de régression. Ainsi, on ne peut pas "chercher" la causalité avec la régression, la régression ne peut être utilisée que si une relation causale est supposée.
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Modèles de causalité pour la régression
La régression linéaire implique-t-elle une causalité? Ni la corrélation ni la régression ne peuvent indiquer la causalité. Le modèle causal implique une analyse de régression ou de corrélation et en plus une théorie forte reliant deux ou plusieurs variables.
Hypothèses de causalité
Il existe deux conditions préalables à la causalité: Premièrement, il doit y avoir une relation significative, c'est-à-dire une corrélation significative. La deuxième condition peut être remplie de deux façons. Premièrement, elle est remplie s'il existe une séquence temporelle des variables. En d'autres termes, la variable A a été collectée avant la variable B en termes de temps. De plus, la deuxième condition peut être remplie s'il existe une théorie justifiée et plausible dans le sens de la relation causale.
Si aucune de ces conditions n'est remplie, c'est-à-dire qu'il n'y a pas d'ordre temporel et que la causalité ne peut être justifiée par une théorie fondée, on ne peut parler que de corrélation, mais jamais de causalité, c'est-à-dire qu'on ne peut pas dire que la variable A influence la variable B ou vice versa.
Exemple de causalité
Tout d'abord, il faut vérifier s'il existe une corrélation entre les deux variables, ce qui se fait par une analyse de corrélation. S'il existe une corrélation significative, il faut encore tester la deuxième condition.
La deuxième condition peut être confirmée soit par la théorie, soit s'il existe une séquence temporelle. Dans ce cas, la séquence temporelle est claire. S'il y a une corrélation, il est clair que la variable "âge auquel la première phrase est prononcée" influence la variable "réussite scolaire ultérieure", l'inverse n'est pas possible.
