Le biais de voir la cause dans la corrélation

Des crimes liés à la glace à l’explication des disparités raciales.

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Les taux de criminalité augmentent avec la consommation de glaces. Les taux de divorce augmentent à mesure que les gens utilisent plus de margarine. Ce sont des exemples classiques de corrélations parasites (Fletcher, 2014). Statistiquement, ces variables évoluent dans des directions similaires, mais la consommation de crème glacée ou de margarine ne cause pas de crime ou de divorce.

Ce sont des classiques car ils sont discutés dans les salles de classe et parce qu’il est relativement facile de croire à aucun lien de causalité. Par exemple, la consommation de crème glacée est liée à la criminalité parce que les deux augmentent quand il fait chaud dehors.

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Beaucoup d’entre nous ont appris de l’école ou d’ailleurs que «la corrélation n’implique pas la causalité». C’est le mantra. Penser qu’une variable en cause une autre simplement parce qu’elles sont corrélées est un cas primaire de «l’erreur de fausse cause».

De même, le fait que deux événements coexistent juste devant vous ne signifie pas que l’un a causé l’autre. Avez-vous déjà touché une touche de votre clavier lorsque quelque chose se fige sur votre écran? Il est difficile de ne pas penser que vous avez causé le gel. Bien sûr, parfois vous l’avez fait, mais parfois c’est une coïncidence.

Langage de cause à effet

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Il y a beaucoup d’autres exemples qui sont plus difficiles à saisir. Et les articles ne sont d’aucune aide lorsqu’ils utilisent un langage de causalité. Ils réclament des informations sur les “avantages” ou les “effets” ou sur ce qui “mène” à quoi, malgré le fait que la recherche qu’ils citent est corrélationnelle.

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Par exemple, il y aurait des “avantages” pour les familles qui mangent ensemble et l’éducation scolaire catholique, mais la recherche citée n’était que corrélationnelle. Donc, il peut y avoir ou non des avantages. Au moins dans ces deux cas, les auteurs ont brièvement admis que les données ne soutenaient pas techniquement une vision de cause à effet (Matteo, 2018; Wall Street Journal , 2018).

Un article sur les relations affirmait que la façon dont les couples décident de la division du travail “affectera la qualité de leur relation”. Plus précisément, ne pas établir de plan précis pour savoir qui fait ce qui nuit à la relation (Cohen, 2018). Mais, vous l’avez deviné, la recherche citée était corrélationnelle. Parmi les explications alternatives, il pourrait y avoir un problème de relation qui affecte déjà la communication sur le plan.

Une étude de 2017 sur Facebook a attiré beaucoup d’attention, car il semble dire que l’utilisation de Facebook est néfaste pour notre santé. Les auteurs originaux ont conclu que l’utilisation de Facebook “semble mener à une diminution du bien-être” (Shakya et Christakis, 2017). D’autres ont parlé de manière encore plus définitive, notamment dans un article intitulé «L’utilisation de Facebook vous fait réellement sentir déprimé, selon la recherche» (Haselton, 2017).

En fait, la recherche n’a pas dit précisément cela. Bien que la recherche soit bien faite (et longitudinale), elle était, encore une fois, techniquement corrélée. Ne quittez pas encore votre compte Facebook.

En résumé, méfiez-vous des titres d’articles qui revendiquent des «avantages» ou des «effets». Vérifiez les recherches à l’appui si vous le pouvez. Cela peut être uniquement corrélationnel. Et essayez de ne pas surinterpréter les mots corrélationnels tels que “lien”, “association” ou “prédit” – ils peuvent sembler causaux à certains lecteurs mais ils ne le sont pas.

Exemples intergroupes

OK, maintenant pour les exemples les plus délicats et les plus subtils. Que se passe-t-il si les personnes ayant la caractéristique A sont plus susceptibles de présenter la caractéristique B? Ou que se passe-t-il si les personnes présentant la caractéristique A sont plus susceptibles de se retrouver dans la situation B? Est-ce que A cause B? Pas nécessairement.

Peut-être que ces exemples ne semblent pas compliqués pour le moment, mais remplissons A et B avec quelques détails.

Les personnes ayant une mentalité fixe (vs les mentalités de croissance) sont plus susceptibles d’être pauvres. Certains ont donc soutenu que la mentalité mène à la pauvreté et la maintient. Les personnes pauvres ont simplement besoin de penser différemment. Mais les spécialistes des sciences sociales ont souligné que la pauvreté pouvait être la priorité et que les privations causées par la pauvreté pouvaient provoquer une mentalité fixe. Poulet et l’œuf classiques (Badger, 2017).

Les Blancs dépassent généralement les Noirs lors des tests de réussite scolaire. Est-ce que cela veut dire qu’être blanc en quelque sorte génétiquement provoque une plus grande intelligence? Non seulement la race étant plus une construction sociale que génétique, il existe des explications alternatives soutenues par la recherche, y compris les opportunités éducatives différentielles et le statut socioéconomique (Turkheimer et al., 2017). Et comme toujours, les résultats sont en moyenne: de nombreux étudiants noirs dépassent académiquement l’étudiant blanc moyen.

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Les conducteurs noirs sont plus susceptibles que les conducteurs blancs d’être arrêtés par la police pour un comportement similaire. Beaucoup affirment que la course du conducteur entraîne le comportement des policiers dans un cas de profilage racial. Bien que le profilage racial puisse être un facteur majeur, il s’avère qu’il existe d’autres contributeurs soutenus par la recherche. Par exemple, il y a un déploiement plus important de la police dans les quartiers où les taux de criminalité et de pauvreté sont plus élevés et des proportions plus élevées de conducteurs noirs – un déploiement plus élevé signifie plus de replis (Kowalski et Lundman, 2007).

De cette manière, voir les causes en corrélation peut aggraver les préjugés contre les pauvres, les Noirs et les policiers.

Je n’essaie pas de soustraire quiconque à la responsabilité de tenter d’améliorer leur situation. Je ne dis pas que nous devrions ignorer les disparités raciales dans le système de justice pénale, et je ne veux pas non plus assimiler les préjugés raciaux aux préjugés contre la police. Et je ne dis pas que les études corrélationnelles n’ont aucune valeur, elles peuvent nous orienter dans la bonne direction et nous aider à prédire les mauvais résultats.

Mais les mauvaises situations intergroupes telles que celles mentionnées ci-dessus peuvent être aggravées si nous comprenons ou simplifions trop leurs causes. Identifier avec précision des causes complexes peut mener à des solutions plus complètes.

Les références

Emily Badger, “Est-ce que« mauvais état d’esprit ’cause la pauvreté ou vice versa? ” New York Times , 30 mai 2017, https://www.nytimes.com/2017/05/30/upshot/ben-carsons-thinking -et-comment-la-pauvreté-affecte-votre-état-de-l’esprit.html.

“La différence entre les écoles catholiques: une nouvelle étude montre les avantages de l’autodiscipline exigeante des étudiants”, Wall Street Journal , 1er juin 2018, https://www.wsj.com/articles/the-catholic-school-difference-1527894168 .

Marisa T. Cohen, “Division du travail dans les relations: comment nous décidons, divisons et conquérons”, Psychology Today , 28 juillet 2018, https://www.psychologytoday.com/us/blog/finding-love-the- scientific-take / 201807 / division-labour-in-relations.

James Fletcher, “Corrélations fallacieuses: la margarine liée au divorce?” BBC News , 26 mai 2014, https://www.bbc.com/news/magazine-27537142.

Todd Haselton, “Utiliser Facebook vous fait vraiment sentir déprimé, la recherche dit”, CNBC, 12 avril 2017, https://www.cnbc.com/2017/04/12/study-using-facebook-makes-you-feel -depressed.html.

Brian R. Kowalski et Richard J. Lundman, «Les arrêts de véhicules par la police pour conduire en noir: problèmes communs et quelques solutions provisoires», Journal of Criminal Justice 35 (2007): 165-81.

Anne Matteo, “Avantages de manger ensemble”, Apprendre l’anglais, 28 mai 2018, https://learningenglish.voanews.com/a/health-lifestyle-benefits-of-eating-together/4389570.html.

Holly B. Shakya et Nicholas A. Christakis, “Une nouvelle étude plus rigoureuse confirme: plus vous utilisez Facebook, plus vous vous sentez mal”, Harvard Business Review , 10 avril 2017, https://hbr.org/2017/ 04 / une nouvelle étude plus rigoureuse confirme que vous utilisez davantage facebook que vous vous sentez plus mal.

Eric Turkheimer, Kathryn Paige Harden et Richard E. Nisbett, “Il n’ya toujours pas de bonne raison de croire que les différences de QI entre Blancs et Blancs sont dues aux gènes”, Vox , 17 juin 2017, https://www.vox.com/the -big-idea / 2017/6/15/15797120 / race-black-white-iq-response-critiques.