Exemples (données fictives)

3 situations possibles

Relation entre la taille et le poids d’un individu

une corrélation positive

les deux variables varient dans le même sens (lorsqu’une variable augmente, l’autre augmente également ; ou lorsqu’une variable diminue, l’autre diminue également)

Relation entre le nombre de cigarettes fumées par jour et l’espérance de vie

une corrélation négative

les deux variables varient en sens inverse (lorsqu’une variable augmente, l’autre diminue)

Relation entre la taille d’un individu et son espérance de vie

Relation entre la vitesse maximale du vent à Brest et le nombre d’éléphants tués au Kénya

Une absence de corrélation

lorsqu’une variable varie, l’autre ne varie pas, ou alors varie sans lien avec la première.

Un lien statistique peut être le signe d'une causalité

Quelle est la cause, quel est l’effet ?

Imaginons que l’on observe un lien statistique entre la quantité de pluie au printemps et la hauteur des herbes sauvages. SI l’on envisage l’existence d’une causalité, il faut se demander quelle est la cause et quel est l’effet. Ici, la cause est plus vraisemblablement la quantité de pluie (sauf à penser que des herbes hautes puissent transpercer des nuages et faire tomber la pluie…)

Causalité réciproque

Imaginons que l’on observe un lien statistique entre le niveau d’éducation d’une population d’un pays et la richesse de ce propre pays. Si l’on envisage l’existence d’une causalité, quelle est la cause et quel est l’effet ? On peut penser que plus un pays possède une population éduquée, plus les salariés seront qualifiés et efficaces, et plus le pays sera riche. Mais la réciproque est également envisageable : plus un pays est riche, et plus il peut consacrer de ressources à l’éducation de sa population. Il y a alors une double causalité.

Un lien statistique n’est pas toujours le signe d'une causalité

le lien statistique peut-être l’effet du hasard

La taille moyenne des japonais a augmenté de 15 cm depuis la fin de la 2ème guerre mondiale alors que la distance entre le Japon et les Etats-Unis augmente de 2 ou 3 cm par an à cause de la dérive des continents. Il y a corrélation, mais il n’y a bien évidemment pas causalité.

le lien statistique peut-être dû à une variable explicative cachée, influençant simultanément les deux autres variables

Une étude statistique a montré un lien positif entre l’utilisation de crème solaire et le risque de cancer de la peau. Des journalistes pressés en avaient conclu un peu vite à la nocivité de la crème solaire alors que "utilisation de crème solaire" et "cancer de la peau" n’étaient que la conséquence d’une même cause : l’exposition au soleil (la variable explicative cachée)