Relation causale - Définition, signification, corrélation et causalité

Une relation causale est une relation entre deux ou plusieurs variables dans laquelle une variable fait varier ou changer l'autre. Un lien de causalité existe lorsqu'une variable d'un ensemble de données a un impact immédiat sur une autre. En conséquence, la survenance d'un événement est la cause d'un autre. La cause et l'effet sont deux autres noms pour les relations causales.

Les relations causales peuvent être linéaires ou circulaires. Les relations causales linéaires impliquent une cause et un effet qui se produisent en séquence. Les relations causales circulaires impliquent une cause et un effet qui se produisent simultanément.

Qu'est-ce qu'une relation causale ?

Définition : Une relation causale est définie comme un type de relation dans laquelle une chose est responsable de l'apparition d'une autre chose. Les relations causales peuvent être observées dans de nombreuses situations différentes. Par exemple, une relation causale existe entre l'allumage d'un interrupteur et l'allumage de l'ampoule. Dans ce cas, le fait d'allumer l'interrupteur est la cause et l'allumage de l'ampoule est l'effet.

La causalité (également connue sous le nom de causalité) est la conséquence d'une chose influençant la création d'une autre, dans laquelle la première cause une partie de la production de la seconde. En général, un processus a de nombreuses causes, qui sont également appelées facteurs causaux, et elles résident toutes dans son histoire. Un effet peut entraîner de nombreux autres effets qui se produiront dans le futur.

Comprendre la causalité

La causalité signifie qu'un événement provoque un autre événement. Une cause est quelque chose qui produit un effet. Un effet est ce qui se produit à cause de la cause. La causalité est un mot unique qui exprime à la fois l'idée de cause et d'effet.

Les relations causales peuvent être établies par des expériences contrôlées ou en observant une relation linéaire entre deux variables. Les variables confusionnelles sont d'autres variables qui peuvent affecter la variable dépendante et rendre difficile l'établissement de la causalité. Une variable confusionnelle est une troisième variable qui est liée aux deux variables étudiées et affecte la relation entre elles. Lorsque deux variables sont positivement corrélées, cela signifie qu'elles tendent à évoluer dans le même sens. Par exemple, si la variable A augmente, la variable B augmentera probablement également.

La causalité est souvent comparée à la corrélation. La causalité, c'est quand une variable affecte une autre, tandis que la corrélation, c'est quand deux variables changent ensemble. La causalité signifie qu'il existe une relation de cause à effet entre deux choses, tandis que la corrélation signifie seulement qu'il existe une relation entre elles.

Il peut être difficile d'établir la causalité car il y a tellement d'autres variables qui pourraient affecter la variable dépendante. Afin d'établir la causalité, les scientifiques utilisent des expériences contrôlées. Dans une expérience contrôlée, la variable indépendante est modifiée alors que toutes les autres variables restent inchangées. Cela permet aux scientifiques de voir comment la variable dépendante change en réponse au changement de la variable indépendante.

Relations causales directes et indirectes

Une relation causale directe signifie qu'il y a une cause et un effet, et que les deux sont directement liés l'un à l'autre. Dans l'exemple ci-dessus, le fait d'allumer l'interrupteur est directement lié à l'allumage de l'ampoule.

Une relation causale indirecte signifie qu'il y a une cause et un effet, mais que les deux ne sont pas directement liés l'un à l'autre. Dans ce type de relation, il existe généralement une ou plusieurs étapes intermédiaires entre la cause et l'effet.

Par exemple, si vous deviez dire qu'étudier pour un examen vous permet d'obtenir une bonne note, il s'agirait d'une relation causale indirecte. La raison pour laquelle cela est indirect est qu'il y a plusieurs étapes entre les études et l'obtention d'une bonne note ; vous devez d'abord passer le test, puis la note est déterminée en fonction de vos résultats.

Ainsi, pour qu'il y ait une relation causale indirecte, il faut qu'il y ait un lien entre la cause et l'effet. Dans l'exemple ci-dessus, le lien passe le test. Sans ce lien, étudier n'aurait aucun impact sur les notes que vous obtenez ; ce ne serait qu'une coïncidence si vous obteniez une bonne note après vos études.

Corrélation et causalité

Il est important de noter que les relations causales sont différentes des corrélations. Une corrélation, c'est quand deux choses sont liées, mais pas nécessairement parce que l'une a causé l'autre. Par exemple, il pourrait y avoir une corrélation entre les ventes de crème glacée et les décès en piscine. Cela ne signifie pas nécessairement que la crème glacée provoque la noyade des gens ; cela pourrait être juste une coïncidence.

D'autre part, les relations causales impliquent une cause et un effet. Dans l'exemple ci-dessus, le fait d'allumer l'interrupteur est la cause et l'allumage de l'ampoule est l'effet.

Il existe trois principaux types de corrélations : positive, négative et nulle. Une corrélation positive signifie qu'à mesure qu'une variable augmente, l'autre augmente également. Une corrélation négative signifie qu'à mesure qu'une variable augmente, l'autre diminue. Une corrélation nulle signifie qu'il n'y a pas de relation entre les deux variables.

Pourquoi corrélation ne signifie-t-elle pas causalité ?

Il y a quelques raisons pour lesquelles corrélation ne signifie pas nécessairement causalité. Tout d'abord, il est possible qu'une troisième variable soit à l'origine des deux variables de la relation. Par exemple, s'il existe une corrélation entre les ventes de glaces et les décès en piscine, cela pourrait être dû au temps chaud. Dans ce cas, la météo serait la troisième variable à l'origine à la fois des ventes de glaces et des décès en piscine.

Deuxièmement, il est également possible que la relation soit inversée ; en d'autres termes, l'effet pourrait être à l'origine de la cause. Cela peut sembler contre-intuitif, mais il est important de se rappeler que la corrélation est basée sur des données d'observation, ce qui signifie que nous ne pouvons pas nécessairement dire avec certitude dans quelle direction la cause et l'effet vont.

Par exemple, disons qu'il existe une corrélation entre étudier pour un examen et obtenir une bonne note. Il est possible que la relation soit en fait inversée ; en d'autres termes, il se pourrait que les personnes qui ont tendance à avoir de bonnes notes soient plus susceptibles d'étudier pour un examen. Dans ce cas, l'effet (obtenir une bonne note) est à l'origine de la cause (étudier pour un examen).

Troisièmement, il est également possible que les deux variables soient liées, mais pas en raison d'une relation causale. Par exemple, disons qu'il existe une corrélation entre le nombre de livres que les gens lisent et le nombre de voitures qu'ils possèdent. Il est possible que la relation entre ces deux variables soit simplement due au fait qu'elles sont toutes deux influencées par une troisième variable, comme le revenu. Dans ce cas, il n'y a pas de relation causale entre le nombre de livres que les gens lisent et le nombre de voitures qu'ils possèdent ; les deux variables sont simplement liées car elles sont toutes deux influencées par le revenu.

Il est donc important de se rappeler que corrélation ne signifie pas nécessairement causalité. Ce n'est pas parce que deux choses sont liées que l'une a causé l'autre. Il existe diverses raisons pour lesquelles deux choses peuvent être liées, et il est important de considérer toutes ces possibilités avant de tirer des conclusions.

Relation causale idiographique

Une explication causale idiographique consiste à fournir un compte rendu complet de votre phénomène basé sur les perceptions subjectives de vos participants.

Une relation causale idiographique est une relation entre deux variables dont la cause est connue ou peut être déduite des données. Par exemple, imaginez que vous étudiez la relation entre les études et les notes. Dans ce cas, la cause (les études) est connue et l'effet (les notes) peut être déduit des données.

La caractéristique distinctive de la recherche idiographique est qu'elle se concentre sur la recherche de modèles et de thèmes dans les liens de causalité établis par les participants à votre étude.

Relation causale nomothétique

L'approche nomothétique est celle qui vise à généraliser. Pour être généralisables, les phénomènes doivent être mesurés avec précision et réduits à des termes universellement compris tels que mathématiques et statistiques.

Une relation causale nomothétique est une relation entre deux variables dans laquelle l'effet est connu ou peut être déduit des données, mais la cause n'est pas connue. Par exemple, imaginez que vous étudiez la relation entre le revenu et le bonheur. Dans ce cas, l'effet (le bonheur) est connu, mais la cause (le revenu) ne l'est pas.

Relation fausse

Une relation fictive est une relation entre deux variables qui n'est pas réellement causale. Il s'agit d'une relation entre deux variables qui semble causale mais qui pourrait s'expliquer par une troisième variable. Cela peut se produire pour un certain nombre de raisons.

Premièrement, il est possible que la relation soit simplement due au hasard. Par exemple, disons que vous lancez une pièce 100 fois et que vous obtenez face 50 fois. Dans ce cas, il y a 50% de chances d'obtenir face, donc la relation entre lancer la pièce et obtenir face n'est pas réellement causale.

Deuxièmement, il est également possible que la relation soit due à un autre facteur qui n'a pas été pris en compte. Par exemple, disons qu'il existe une corrélation entre les ventes de glaces et les décès en piscine. Il se peut que le temps soit chaud. Dans ce cas, la météo serait la troisième variable expliquant la relation entre les ventes de glaces et les décès en piscine.

Il est important de se rappeler que ce n'est pas parce que deux choses sont liées que l'une a nécessairement causé l'autre. Il existe diverses raisons pour lesquelles deux choses peuvent être liées, et il est important de considérer toutes ces possibilités avant de tirer des conclusions.

Recherche causale

La recherche causale, également connue sous le nom de recherche explicative, est l'étude des relations causales. La recherche causale étudie l'effet d'une variable sur une autre.

Le but de la recherche causale est d'identifier une relation de cause à effet. La recherche causale peut être menée afin de tester une hypothèse ou d'explorer une question.

La recherche causale est utilisée pour déterminer la cause d'un phénomène. La recherche causale est souvent utilisée dans les sciences sociales et comportementales, ainsi qu'en médecine. La recherche causale peut être menée par le biais d'expériences, d'enquêtes ou d'études d'observation.

La recherche causale est souvent utilisée pour tester une hypothèse. Une hypothèse est une explication proposée pour un phénomène. Une hypothèse est testée par l'expérimentation. La recherche causale peut également être utilisée pour explorer une question.

Une recherche causale est menée afin d'identifier une relation de cause à effet. La recherche causale est souvent utilisée dans les sciences sociales et comportementales, ainsi qu'en médecine. La recherche causale peut être menée par le biais d'expériences, d'enquêtes ou d'études d'observation.

Question de recherche

Comment le revenu affecte-t-il le bonheur ?

Ceci est un exemple de question de recherche causale. Un chercheur voudrait étudier cette question afin de déterminer s'il existe une relation causale entre le revenu et le bonheur.

Le chercheur peut utiliser diverses méthodes pour étudier cette question, telles que des enquêtes, des expériences ou des études d'observation.

Un sondage pourrait être utilisé pour interroger les gens sur leurs revenus et leur niveau de bonheur. Une expérience pourrait être menée dans laquelle certaines personnes reçoivent un revenu plus élevé et d'autres un revenu inférieur, puis le chercheur pourrait observer l'effet du revenu sur le bonheur. Une étude observationnelle pourrait être menée dans laquelle le chercheur observe simplement des personnes ayant des revenus différents et mesure leur niveau de bonheur.

Le chercheur utiliserait les données de ces méthodes pour tenter de répondre à la question de recherche. Le chercheur chercherait une relation entre le revenu et le bonheur, et si une telle relation existe, le chercheur essaierait de déterminer si elle est causale.

Si le chercheur constate qu'il existe une relation causale entre le revenu et le bonheur, cette information pourrait être utilisée pour aider les gens à améliorer leur vie. Par exemple, si le chercheur a constaté que l'augmentation des revenus conduit effectivement à un bonheur accru, les décideurs pourraient utiliser ces informations pour prendre des décisions sur la manière de répartir les revenus.

Comment impliquer la causalité

Il y a plusieurs façons d'impliquer la causalité dans votre écriture-

1. Utilisation de phrases basées sur le temps

Utilisez des expressions temporelles telles que « après », « dès que » et « une fois ». Par exemple, "Après avoir déjeuné, je me sens plus énergique."

2. Utilisation de la conjonction

Reliez deux idées par une conjonction telle que « parce », « puisque » ou « donc ». Par exemple, « Je vais me coucher tôt ce soir parce que j'ai une réunion tôt demain.

3. Utiliser des verbes causaux

Utilisez des verbes causaux tels que « affecter », « causer » ou « influencer ». Par exemple, « Le nouveau logiciel cause des problèmes à l'entreprise ».

4. Suggérer une cause

Suggérez une cause avec « en raison de », « en raison de » ou « à la suite de ». Par exemple, "En raison de fortes pluies, le jeu a été annulé."

5. Introduction de la conditionnalité

Introduisez la conditionnalité avec « si » ou « à moins que ». Par exemple, "Si vous n'étudiez pas pour le test, vous échouerez probablement."

Conclusion!

Les relations causales ne sont pas toujours faciles à identifier, et il existe une variété de facteurs qui doivent être pris en compte afin de déterminer si une relation est causale. Cependant, la recherche causale est un outil important pour comprendre le monde et pour prendre des décisions qui peuvent améliorer la vie des gens.

Qu'est-ce que tu penses? Pensez-vous que la recherche causale est importante ? Quels sont d'autres exemples de questions de recherche causale ? Faites le nous savoir dans les commentaires!