Aperçu
La conférence explique la différence entre corrélation et causalité en utilisant l'exemple des ventes de glaces et des coups de soleil.
Corrélation vs. Causalité
- La corrélation signifie que deux variables ont tendance à changer ensemble, mais l'une ne cause pas nécessairement l'autre.
- La causalité signifie qu'une variable affecte ou cause directement l'autre.
- L'augmentation des ventes de glaces et l'augmentation des coups de soleil se produisent ensemble, mais l'une ne cause pas l'autre.
Exemple : Glaces et coups de soleil
- Les ventes de glaces et les taux de coups de soleil augmentent tous deux pendant l'été.
- La température extérieure (temps estival) est un troisième facteur affectant les deux variables.
- Il n'existe pas de relation directe de cause à effet entre manger des glaces et attraper un coup de soleil.
Termes clés & Définitions
- Corrélation — Une relation statistique entre deux variables où elles évoluent ensemble.
- Causalité — Une relation dans laquelle un événement ou une variable entraîne directement un autre.
- Troisième facteur (variable confondante) — Un facteur externe qui influence les deux variables corrélées.
Actions à entreprendre / Prochaines étapes
- Rappelez-vous : la corrélation n'implique pas la causalité — cherchez des tiers facteurs lors de l'analyse des données liées.