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En statistique, la corrélation est une mesure qui démontre à quel point deux variables sont liées linéairement. C’est un outil utilisé dans la recherche pour exprimer les relations entre les variables sans faire de déclaration sur la cause et l’effet.
La causalité, d’autre part, est une mesure statistique de la relation entre deux variables où une variable est affectée par l’autre. Cela se produit lorsque la valeur d’une variable augmente ou diminue à la suite d’un changement dans l’autre variable.
La corrélation et la causalité sont deux concepts différents qui peuvent exister en même temps, bien que l’un n’implique pas nécessairement l’autre. Comme nous l’avons vu plus haut, la causalité se produit lorsqu’une variable en affecte une autre, tandis que la corrélation implique simplement une relation entre les deux variables.
Bien que la causalité indique une relation entre deux variables, nous ne pouvons pas toujours supposer la causalité parce qu’une association peut avoir lieu pour différentes raisons, notamment :
En étudiant deux variables, A et B, nous pouvons remarquer une corrélation entre les deux. Cependant, cela peut ne pas être une causalité car la corrélation peut être causée par une troisième variable, la variable C.
Parfois, lorsqu’une corrélation est trouvée entre A et B, il peut être facile de supposer que A est la cause de B. Cependant, dans certains cas, B peut avoir causé A à la place.
Outre A, B et même C, il peut y avoir beaucoup plus de variables dans l’équation, même si ces variables peuvent ne pas être claires ou visibles pour vous. Cela se produit lorsque A est la cause de E qui cause B, ce qui signifie que la causalité ne peut pas être supposée.
La recherche corrélationnelle est une sorte de plan de recherche dans lequel un chercheur mesure deux variables pour comprendre et évaluer la relation entre les deux, à l’exclusion de l’influence de toute variable étrangère. Une caractéristique distinctive de la recherche corrélationnelle est que le chercheur recueille des données sur les variables sans les manipuler.
Il existe trois principaux types de corrélations, à savoir :
Une corrélation positive entre deux variables indique que lorsqu’il y a une augmentation de la valeur d’une variable, il y a aussi une augmentation de la valeur de l’autre. Cela fonctionne également dans l’autre sens ; lorsqu’il y a une diminution de la valeur d’une variable, il y a aussi une diminution de la valeur de l’autre. Par conséquent, les deux variables se déplacent dans la même direction.
Une corrélation négative entre deux variables se produit lorsque les deux variables se déplacent dans des directions opposées. Il indique que lorsqu’il y a une augmentation d’une variable, il y a une diminution de l’autre, et vice versa.
Lorsqu’il n’y a pas de corrélation entre deux variables, lorsqu’un changement est observé dans l’une, il peut ne pas y avoir de changement dans l’autre.
La recherche corrélationnelle a tendance à avoir une validité externe élevée, ce qui permet de généraliser les résultats de l’étude à des contextes réels. Cependant, il a également une faible validité interne en raison de l’absence d’un environnement contrôlé, ce qui rend fastidieux l’identification des relations causales entre les variables.
La recherche causale, également connue sous le nom de recherche explicative, implique l’étude de la relation de cause à effet entre deux variables. Une caractéristique distinctive de la recherche causale est qu’elle ne peut être menée que par des expériences contrôlées. Sans une expérience contrôlée, les relations causales ne peuvent pas être vraiment identifiées.
Contrairement à la recherche corrélationnelle, la recherche causale a une validité interne élevée en raison du fait que les variables sont observées et manipulées dans une expérience contrôlée. Cependant, la recherche causale peut ne pas avoir une validité externe aussi élevée que la recherche corrélationnelle, car de nombreuses variables supplémentaires sont en jeu dans un contexte réel qui peuvent être laissées en compte dans l’expérience.
La recherche causale a deux objectifs principaux :
Comme la recherche causale est de nature expérimentale, elle doit avoir des paramètres et des objectifs clairement définis. Sans un plan de recherche et des objectifs clairement définis, les résultats de votre étude peuvent devenir peu fiables et peuvent potentiellement avoir beaucoup de biais.
De plus, les expériences contrôlées vous permettent d’éliminer l’influence d’autres variables en utilisant l’utilisation de groupes de contrôle ou d’assignation aléatoire.
L’assignation aléatoire consiste à placer au hasard les participants à l’étude dans différents groupes afin que chaque groupe ait un ensemble aléatoire de participants. Cela peut égaliser les caractéristiques des participants dans toutes les conditions de l’expérience.
Un groupe témoin, d’autre part, se compose de participants à l’étude qui présentent les mêmes caractéristiques (traitement similaire ou pas de traitement), ce qui vous permet de comparer la manipulation expérimentale entre les éléments.
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