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La corrélation est une méthode statistique permettant de définir le degré d’association entre deux variables. Par conséquent, la corrélation entre deux ensembles de données indique à quel point ils se ressemblent.
Lorsqu’une seule ou deux variables sont observées en même temps, vous impliquez une corrélation entre elles. Lorsque la variable 1 est observée, la variable 2 l’est également. Elles montrent un certain changement ensemble ou apparaissent en même temps.
Trois principaux types de corrélations sont identifiés :
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La causalité entre deux variables définit que la variable 1 a une relation de cause à effet avec la variable 2. En d’autres termes, la variable 1 provoque la variable 2 ou vice versa. Les variables à l’origine de l’effet sont appelées la variable indépendante et celle qui est affectée est une variable dépendante.
Cette relation de cause à effet est déterminée par des expériences appropriées où deux groupes sont fabriqués au hasard à partir du même. Un groupe est exposé au traitement et l’autre ne l’est pas. Selon la différence entre les résultats des deux groupes, nous pouvons définir les causes et les effets des variables.
Bien que la corrélation traduise des changements proportionnels dans deux variables, le changement dans une variable n’a pas besoin d’être causé par l’autre. Comprenons cela avec un exemple :
Jack vend des vêtements en laine. Lorsqu’il a recueilli les données sur les ventes de vêtements en laine et les ventes de radiateurs dans sa région, il a découvert que les deux ventes augmentaient et diminuaient en même temps.
Il conclut ainsi que les ventes de vêtements en laine et de radiateurs sont positivement corrélées les unes aux autres.
Bien qu’il n’ait pas pu conclure que l’augmentation des ventes de vêtements en laine provoque également l’augmentation de la vente de radiateurs. Ici, une troisième variable « saison d’hiver » est le régulateur des ventes de vêtements en laine et des radiateurs dans la région.
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Connaître votre problème de recherche et identifier la relation entre les variables est une tâche importante pour aller de l’avant avec votre recherche. Il faut savoir dès le début si les variables ont une relation de cause à effet ou que si ce comportement n’est qu’une coïncidence.
Exemple : vous vous demandez si l’augmentation des visites sur vos sites Web est due à de meilleurs blogs SEO. Pour cela, vous devez effectuer des tests appropriés pour déterminer s’il s’agit simplement d’une coïncidence ou d’une causalité.
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A few reasons why correlation may not imply causation are;
Correlation can be defined as a statistical association between variables.
Causation implies that a change in one variable influences a change in the other and there is, therefore, a causal link between them.
Correlation simply implies a statistical association, or relationship, between two variables. Causation, on the other hand, not only implies a relationship, it implies a causal relationship; it implies that a change in one variable is directly causing a change in the other.
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