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8/2/2019 Corrlation causalit
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Corrlation et causalit
Daprs www.ac-nice.fr/ses/stage/outilsstatistique
s/correlationetcausalite.ppt
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La dpendance (corrlation)
Lorsquune distribution prsente 2
caractres, il est parfois lgitime de sedemander sil existe un lien entre eux.
On sinterroge alors sur la possibledpendance, dans un sens ou danslautre de ces deux variables.
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La reprsentation graphique :
le nuage de points
Le graphique en nuage de
points permet de mettre envidence la relation entre 2
variables. En abscisses, on
porte la variable explicative X
et en ordonne, la variableexplique Y.
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Des reprsentations graphiques de corrlation?
Ces reprsentations graphiques correspondent-elles une relation decorrlation?
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Des reprsentations graphiques de corrlation?
Ces reprsentations graphiques correspondent-elles une relation decorrlation?
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Une mise en vidence graphique de lexistence
dune corrlation
Quelle diffrence oprez-vous entre dpendance totale et liaison relative?
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Une mise en vidence graphique de lexistence
dune corrlation
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De la dpendance la causalit
La mise en vidence
dune relationgraphique ne signifie
pas quun lien de
causalit existe entre
les 2 variables.
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Les variables de confusion
Si deux grandeurs sont lies, il se peutqu'il n'y ait en fait aucune causalit entreelles.
Il se peut qu'aucune relationlogique ne puisse alors tretablie entre les deux variables.
Mais il se peut aussi qu'on trouveune causalit indirecte, passantpar une autre variable (ougrandeur). Dans un tel cas, onappelle cette variable cachevariable de confusion.
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Exemple : Fautes dorthographe et pointure
L'exemple des fautes d'orthographe et de la taille des pieds est un cas
o une telle variable de confusion intervient : il sagit de l'ge. Dans une cole, les plus grands pieds correspondent, en moyenne et
globalement, aux lves les plus vieux, donc ceux de CM2, meilleursque les CE1 ou les CP en orthographe...
Diagramme causal entre la pointure, le nombre de fautes, et la variable de confusionge
Source : Nicolas Gauvrit,Statistiques : mfiez-vous,Ellipses, 2007.
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Corrlation contraire au lien causal
Les variables de confusion peuvent faire apparatredes liens de corrlation entre des variablesindpendantes.
Mais, il existe des cas, o la corrlation est lecontraire du lien causal.
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La figure ci-contre nous permetde mieux analyser la relationentre ces 2 variables.
On y dcouvre que : les pays les plus riches
sont ceux o lon boit leplus
Les pays les plus riches
sont aussi ceux o lon vit leplus longtemps.
Diagramme de dispersion de l'esprance de vie la naissance en fonctionde la consommation d'alcool par pays
Esprance de vie
Consommation dalcool
Source : Joseph Klatzman, Attention statistiques !, La Dcouverte 1996.
Exemple : esprance de vie et
consommation dalcool
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Autrement dit, si l'on considre un pays commela France, on peut dire que dans ce pays :
les gens boivent beaucoup parce qu'ilssont assez riches pour se le permettre.Cela a pour effet de rduire l'esprance devie.
Mais d'un autre ct, la richesse du payspermet aussi de meilleurs soins, unemeilleure alimentation globale. Celaaugmente considrablement l'esprancede vie. Cette augmentation fait plus quecompenser la rduction d'esprance de viedue la consommation d'alcool.
Le diagramme causal de la figure ci
dessous donne une reprsentation de lasituation.
En fait, il faut considrer la variable de confusion "richesse du pays". Cette variable agitsur l'esprance de vie de manire inverse de la consommation d'alcool.
Exemple : esprance de vie et
consommation dalcool
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