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Distinguer corrélation et causalité

En Sciences Économiques et Sociales, il est fréquent d'observer des variables statistiquement liées. Néanmoins, tout lien statistique ne signifie pas que l'une des variables a un effet sur l'autre. En effet, parfois, certaines variables sont corrélées par le simple fait du hasard ; dans ce cas, aucun lien de causalité ne peut être établi. Parfois, il existe des cas de causalité réciproque.

Qu'est-ce qu'un lien de causalité ?

• Lorsque la corrélation est le simple fait du hasard, il n'y a pas de lien de causalité.
• Une causalité implique un lien de cause à effet.

Quels sont les types de liens de causalité ?

• Une variable peut avoir un ou plusieurs effet(s) sur une autre variable

• Les variables peuvent avoir un lien de causalité réciproque

• Parfois, un phénomène peut avoir plusieurs explications (causes)

• Enfin, il peut y avoir une variable cachée qui influence simultanément les deux variables

Distinguer corrélation et causalité

Il existe une corrélation lorsque l'on observe un lien statistique entre deux variables, indépendamment de l'existence (ou non) d'un effet de l'une des variables sur l'autre. Dans le cadre d'un travail d'argumentation, il est souvent utile de s’appuyer sur l’existence de liens statistiques entre deux phénomènes, soit pour confirmer une théorie, soit pour la contredire ou apporter des nuances.Ainsi, il est important de se demander s'il existe un lien de causalité entre deux variables ; en d'autres termes, il s'agit de s'interroger sur le fait qu'une variable A a un effet (ou non) sur une variable B.Lorsque la corrélation est le simple fait du hasard, il n'y a pas de lien de causalité.Si l'on peut montrer qu'une variable A a un effet sur une variable B, alors on établit qu'il existe une causalité puisque A a un effet sur B.Si deux variables sont corrélées et qu'il existe un lien de cause à effet entre celles-ci, il se peut aussi que la causalité soit réciproque ; c'est-à-dire que A a un effet sur B mais aussi que B a un effet sur A. Dans ce cas, il ne faut pas oublier l'autre sens de la causalité.Enfin, une variable A ne suffit pas à expliquer à elle seule une variable B qui peut avoir différentes causes (A1 , A2, A3, A4, ...)

Distinguer corrélation et causalité

Tout d'abord, il peut exister un lien de causalité impliquant que A a un effet sur B. Prenons l'exemple de deux variables :

• le nombre de radars automatiques sur les routes nationales
• la vitesse moyenne des automobilistes sur les routes nationales

Dans cet exemple, on peut supposer qu'il existe une causalité entre ces deux variables. Si l'on observe une corrélation négative entre les deux variables, il convient ensuite de déterminer l'hypothèse qui sera ensuite vérifiée par une démonstration qui permette de la confirmer ou de l'infirmer. Ici, est-ce la diminution de la vitesse sur les routes qui entraîne une augmentation du nombre de radars fixes ? Ou plutôt l'augmentation du nombre de radars fixes qui a pour conséquence une réduction de la vitesse moyenne des automobilistes sur les routes ? Dès lors, c'est plutôt la seconde hypothèse qui devrait être testée afin que soit établi (ou non) le lien de causalité entre les deux variables.

Distinguer corrélation et causalité

Tout d'abord, il peut exister un lien de causalité réciproque impliquant que A a un effet sur B mais aussi que B a un effet sur A. Prenons l'exemple de deux variables :

• le niveau d'éducation
• la croissance économique

On peut alors supposer que le niveau d'éducation peutaccroître le niveau de richesse d'une économie.(travaux d'E.Hanushek et Ludger Woeßmann).De même, on peut aussi concevoir qu'une croissance économique forte peut permettre de dégager davantage de recettes publiques, permettant aux pouvoirs publics de renforcer le niveau d'éducation du pays. Dans cet exemple, on peut supposer l'existence d'une causalité réciproque. En effet, le niveau d'éducation a un effet sur le niveau de croissance économique ET la croissance économique peut permettre d'accroître le niveau d'éducation.

Distinguer corrélation et causalité

Parfois, un phénomène B peut avoir plusieurs causes (X, Y, Z, ...) Prenons l'exemple de la mobilité sociale : La mobilité sociale peut s'expliquer par différents facteurs :

• X : l'évolution de la structure socio-professionnelle
• Y : le rôle de l'école
• Z : le rôle de la famille

Dans cet exemple, on peut conclure qu'il existe plusieurs déterminants pour expliquer la mobilité sociale. De même, pour expliquer les fluctuations économiques, il est important d'aborder l'ensemble des variables qui peuvent les entraîner, à savoir trois causes principales : les chocs d'offre, les chocs de demande et le rôle du cycle du crédit

Distinguer corrélation et causalité

Enfin, il peut y avoir une variable cachée qui influence simultanément les deux variables corrélées. Prenons l'exemple de deux variables :

• le prénom donné à la naissance
• la réussite à l'examen du baccalauréat

Dans cet exemple portant sur l'étude de Baptiste Coulmont, on pourrait conclure hâtivement que le prénom donné à la naissance influence les chances de réussite au baccalauréat. Or il n'en est rien ! S'il existe bien une corrélation, il n'y a pas de lien de causalité et c'est une variable cachée qui opère dans ce cas précis. En effet, le sociologue rappelle bien sur son site internet que "ces différences entre prénoms ne sont pas dues aux prénoms : les copies sont corrigées anonymement, et le prénom n’a rien de magique. Le prénom indique — de manière imparfaite et floue — l’origine sociale de celles et ceux qui le portent, et la réussite scolaire est, en partie, liée à cette origine sociale"

Distinguer corrélation et causalité

Regardez si besoin cet extrait vidéo qui reprend les éléments sur la distinction entre corrélation et causalité

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