Un commentaire publié par un lecteur sur un post récent m'a réprimandé pour avoir suggéré que la marijuana a causé des relations qui vont mal.
Dans ce cas, le lecteur s'est trompé, comme j'avais spécifiquement utilisé le mot «associé», mais le commentaire m'a fait penser que peut-être je devrais expliquer les différences entre la corrélation, la causalité et l'association. Je suis un scientifique qui étudie la dépendance, et sur le terrain, il est très important d'être clair sur la signification de chacun des mots que vous utilisez.
Corrélation – Lorsque les chercheurs trouvent une corrélation, que l'on peut aussi appeler une association, ce qu'ils disent, c'est qu'ils ont trouvé une relation entre deux ou plusieurs variables . Par exemple, dans le cas du poste de marijuana, les chercheurs ont trouvé une association entre l'utilisation de la marijuana à l'adolescence et les relations plus difficiles entre le milieu et la fin de la vingtaine.
Les corrélations peuvent être positives – de sorte que lorsqu'une variable (fumer de la marijuana) augmente, l'autre (trouble relationnel) augmente; ou ils peuvent être négatifs, ce qui signifie que lorsqu'une variable augmente (tabagisme à la méthamphétamine), une autre baisse (moyenne pondérée cumulative). Le problème est que, à moins qu'ils ne soient correctement contrôlés, il pourrait y avoir d'autres variables affectant cette relation que les chercheurs ne connaissent pas. Par exemple, l'éducation, le genre et les problèmes de santé mentale pourraient être derrière l'association de la relation marijuana (ces variables étaient toutes contrôlées par les chercheurs dans cette étude).
Les chercheurs ont à leur disposition un certain nombre d'outils statistiques sophistiqués pour les contrôler, allant du modèle relativement simple (comme la régression multiple) au modèle complexe et complexe (modélisation à plusieurs niveaux et modélisation d'équations structurelles). Ces méthodes permettent aux chercheurs de séparer l'effet d'une variable d'une autre, ce qui les rend plus confiants dans leurs affirmations sur la véritable nature des relations qu'ils ont trouvées. Cependant, même dans les meilleures circonstances d'analyse, la corrélation n'est pas la même chose que la causalité.
Causalité – Lorsqu'un article dit que la causalité a été trouvée, cela signifie que les chercheurs ont constaté que les changements dans une variable qu'ils mesuraient directement provoquaient des changements dans l'autre . Un exemple serait la recherche montrant que sauter d'une falaise provoque directement de grands dommages physiques. Pour ce faire, les chercheurs devraient assigner des personnes à sauter d'une falaise (plutôt que de sauter d'un rebord de 12 pouces) et mesurer la quantité de dommages physiques causés. Quand ils constatent que sauter de la falaise cause plus de dommages, ils peuvent affirmer la causalité. Bonne chance de recrutement pour cette étude!
La plupart des recherches que vous avez lues indiquent une corrélation entre les variables, et non la causalité. Vous pouvez trouver les mots clés en lisant attentivement. Si l'article dit quelque chose comme «les hommes ont été trouvés» ou «les femmes étaient plus susceptibles de», ils parlent d'associations, pas de causalité.
La raison en est que pour être en mesure de revendiquer la causalité, les chercheurs doivent diviser les participants en différents groupes et leur attribuer le comportement qu'ils veulent étudier (comme prendre un nouveau médicament), alors que les autres ne le font pas. C'est en fait ce qui se passe dans les essais cliniques de médicaments parce que la FDA exige la preuve que le médicament améliore réellement les gens (plus qu'un placebo). C'est cette affectation aléatoire aux conditions qui rend les expériences appropriées à la découverte de la causalité. Contrairement aux études d'association, l'assignation aléatoire assure (si tout est correctement conçu) que c'est le comportement étudié, et non un autre effet aléatoire, qui cause le résultat.
Évidemment, il est beaucoup plus difficile de prouver la causalité que de prouver une association.
Non! Pas du tout!!! Pas même proche !!! Les corrélations sont cruciales pour la recherche et doivent encore être examinées et étudiées, en particulier dans certains domaines de recherche comme la dépendance.
La raison en est simple : nous ne pouvons pas donner aléatoirement des médicaments comme la méthamphétamine aux enfants et étudier leur développement cérébral pour voir comment les choses les affectent , ce qui serait contraire à l'éthique. Il nous reste donc à étudier l'utilisation de la méthamphétamine (et de l'utilisation d'autres médicaments) . C'est pour cette raison que les chercheurs utilisent des méthodes statistiques spéciales pour évaluer les associations, en s'assurant qu'ils considèrent également d'autres choses qui peuvent interférer avec leurs résultats.
Dans le cas de l'article sur la marijuana, les chercheurs ont écarté un certain nombre d'autres variables interférentes connues pour affecter les relations, comme l'agression, le sexe, l'éducation, la proximité avec d'autres membres de la famille, etc. association trouvée entre la marijuana et le statut relationnel était réel. Évidemment, d'autres possibilités existent, mais comme plus de chercheurs évaluent cette relation de différentes manières, nous en apprendrons davantage sur sa vraie nature.
C'est ainsi que fonctionne la recherche.
C'est aussi comment nous avons découvert que le tabagisme provoque le cancer. Grâce à des résultats répétés sans fin montrant une association. Cela s'est plutôt bien passé, je pense …
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