Comprendre la différence entre association et causalité, et pourquoi c’est essentiel

Quand vous voyez un flic dans la rue, c’est qu’y a pas de danger. S’il y avait du danger, le flic serait pas là. - Coluche

Une publication […] a mis au jour d’importantes données d’association entre l’exposition aux pesticides dans les zones proches des sites agricoles et l’incidence des troubles du spectre autistique. – Pr Barbara Demeneix

Bonjour à tous !
Cet article porte sur la différence entre association et causalité.

différence association causalité - définitionPour observer et comprendre notre environnement, un des principaux mécanismes utilisés par notre cerveau est l’association. Par exemple, si nous mettons notre main au feu, nous nous brûlons : notre cerveau enregistre alors cette association « contact avec le feu / douleur », afin d’éviter de reproduire ce type de souffrance par la suite. Cela fonctionne aussi avec les sensations de plaisir ou de soulagement, par exemple lorsqu’un bébé trouve le sein de sa mère. Ce type de mécanisme a contribué à augmenter nos chances de survie : notre tendance naturelle à utiliser l’association est probablement issue de nos ancêtres préhistoriques, par un phénomène de sélection naturelle.

 

Différence entre causalité et association… ou corrélation

Une précision de vocabulaire : dans le cadre de ce blog, en première approximation, j’utiliserai « association » et « corrélation » comme synonymes. En réalité, lorsqu’une association peut être décrite par des données chiffrées, le terme « corrélation » désigne une association ayant des propriétés particulières. Néanmoins, ces propriétés peuvent varier d’un auteur à l’autre, d’un domaine à l’autre…

 

Cette tendance naturelle à associer peut parfois nous faire penser, à tort, que si deux choses sont associées, c’est que l’une est cause de l’autre. Or ce n’est pas forcément le cas. Par exemple :

  • Des doigts jaunes sont associés à la présence d’un cancer du poumon. Mais est-ce que des doigts jaunes peuvent causer un cancer du poumon ? Une hypothèse plus crédible serait que la cigarette a causé à la fois des doigts jaunes et un cancer du poumon.
  • La consommation de glaces à la fraise est associée au nombre d’attaques de requin. Est-ce que la consommation de glace à la fraise donne une odeur particulière aux baigneurs qui attireraient les requins ? Une hypothèse plus crédible serait que de fortes chaleurs cause une plus forte consommation de glace et un plus grand nombre de personnes allant se baigner, et de fait un plus grand nombre d’attaques de requin.

On pourra donc retenir une des principales mises en garde en sciences : « Corrélation n’est pas causalité ». La deuxième est susceptible d’impliquer la première, tandis que l’inverse n’est pas forcément vrai.

 

Comment savoir quand une association repose sur une cause ?

Lorsque l’on peut reproduire le phénomène considéré en laboratoire, de manière contrôlée, en faisant varier les paramètres un à un, une association peut devenir très forte et peu ambiguë. On conclue alors à une causalité ; parfois elle donne lieu à une relation mathématique. L’analyse est beaucoup plus complexe en santé environnementale, et en particulier en épidémiologie, où des indicateurs de santé peuvent être observés à l’échelle de populations. Dans ce cas, il n’est souvent pas possible de contrôler la situation, de pouvoir faire varier les paramètres un à un : les sujets observés changent, vivent, évoluent…et les corrélations observées sont beaucoup plus floues.

Mais floues ou claires, les corrélations observées peuvent être trompeuses : il est possible qu’un autre facteur, caché, soit plus directement corrélé à l’effet observé que le facteur étudié. Par exemple, initialement, en Afrique, la malaria était supposée causée par des moustiques ayant d’abord piqué des mangues vertes. La véritable origine de cette corrélation est en fait la saison des pluies, qui favorise à la fois le développement des moustiques vecteurs de la maladie et la croissance des mangues vertes…

 

différence association causalité - tabac

 

Critères de Bradford-Hill

Pour diminuer le risque de fausses conclusions, des « critères de causalité » ont été proposés par le stastiticien Austin Bradford-Hill : force, uniformité, spécificité, temporalité, gradient biologique, plausibilité, cohérence, recours à l’expérience, analogie. Ce blog n’est pas le lieu pour rentrer dans le détail technique de ces critères. On retiendra néanmoins qu‘ils permettent de renforcer la probabilité d’un effet causal, sans pour autant le démontrer avec certitude.

 

Souvent lorsque je me penche sur la définition de termes de base, exercice qui peut paraître austère au premier abord, je prends conscience d’une plus grande complexité que celle que j’attendais. Ici, certains auteurs considèrent même que si la corrélation est observable, parfois démontrable, la causalité, elle, ne peut être qu’inférée ou déduite.

Une cause ne serait qu’une association évidente ou une association communément acceptée. Elle pourrait tenir plus du postulat que de la démonstration : quand on la déclare, on fait un saut qualitatif, comme quand on déclare qu’un objet est un cercle (il n’y a pas de formes géométriques parfaites dans la nature). La causalité pourrait donc être une notion purement abstraite. Le fameux « Il n’y a pas d’effet sans cause » est un principe qui n’est pas strictement appuyé par la physique quantique actuelle : des particules peuvent émerger de fluctuations aléatoires du vide même…. mais ces considérations dépassent le cadre de cet article d’éclaircissement 😉

 

Différence entre association et causalité : être efficace

Un dernier aspect déroutant pour la route 🙂 Lors de son cours de biostatistiques, que j’ai eu l’opportunité de suivre, Bruno Falissard indiquait, avec un sourire en coin, que « l’important c’est que les mesures de prévention soient efficaces. Et dans ce cas il faut continuer, même si la relation de causalité est douteuse et peut s’avérer fausse par la suite. Vous pouvez croire que les doigts jaunes sont la cause du cancer du poumon, si vous avez pris des mesures contre le tabagisme pour réduire les doigts jaunes, vous atteindrez quand même votre objectif de diminuer l’incidence des cancers du poumon. Moralité : tant que ça marche, il faut continuer ! »

 

Photo notamment par Charlene N Simmons et Maritè Toledo

 

Références – différence entre association et causalité

  • Bois FY. Mot à Mot – Environnement Santé – ÉcoSanté. Environ Risque Sante 2009. Et aussi :
  • Falissard B. FACULTÉ DE MÉDECINE PARIS-SUD. Statistique de Base. Notamment : lien. Et également :
  • Centre national de ressources textuelles et lexicales. Trésor de la Langue Française informatisé. Nancy : Centre national de ressources textuelles et lexicales (CNRTL). Notamment : lien. (consulté le 13/08/2016). Et aussi :
  • Hill AB. The environment and disease: association or causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine 1965 ; 58 : 295-300. Et également :
  • Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm). Critères de causalité. Notamment : lien. (consulté le 13/08/2016). Et aussi :
  • Faillie JL, Mercier G, Mura T. Épidémiologie – Recherche clinique – Risque, causalité et biais. Notamment : lien. (consulté le 13/08/2016). Et également :
  • Site Internet du Sénat. Perturbateurs endocriniens, le temps de la précaution – CAUSES OU CORRÉLATIONS ? Notamment : lien. (consulté le 13/08/2016). Et aussi :
  • Altman N, Krzywinski M. Points of Significance: Association, correlation and causation. Nature Methods 2015. Notamment : lien. (consulté le 13/08/2016). Et aussi :
  • Université de Californie, Berkeley – département de statistiques – Correlation and Association. Notamment : lien. (consulté le 13/08/2016). Et également :
  • Susser M. Judgment and causal inference : criteria in epidemiologic studies. 1977. Am J Epidemiol 1995. Et aussi :
  • Kaufman JS, Poole C. Looking back on “causal thinking in the health sciences”. Annu Rev Public Health 2000. Et également :
  • Renton A. Epidemiology and causation: a realist view. J Epidemiol Community Health 1994. Et aussi :
  • Rothman KJ, Greenland S. Causation and causal inference in epidemiology. Am J Public Health 2005. Et également :
  • Hill AB. The environment and disease: association or causation? Proc R Soc Med 1965.

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Une réponse

  1. Merci pour la clarification de définitions… Et surtout pour les exemples, ils sont trop drôles!!!! (et bien parlants !)

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