Corrélation n'est pas une causalité !

Avez-vous remarqué à quel point l'esprit humain aime prendre des raccourcis de pensée ? Notamment, nous sommes tentés d'établir des liens de cause à effet entre des variables qui semblent étroitement associées : nous pensons intuitivement que l'une dépend de l'autre.
Il est cependant important de distinguer corrélation et causalité :

• On parle de causalité lorsqu'on peut montrer que la modification d'une grandeur entraîne la modification de l'autre dans un sens bien déterminé et pour une raison précise.
• La corrélation met en exergue une relation statistique entre deux variables. Une corrélation ne signifie pas pour autant une causalité : ainsi, les deux grandeurs peuvent sembler liées tout en étant parfaitement indépendantes l'une de l'autre.

Un célèbre exemple est celui étudié par Franz H. Messerli dans son article scientifique Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates paru en 2012 : il y montrait une corrélation entre la consommation de chocolat par habitant et par an dans un pays donné et le nombre de prix Nobel pour 10 millions d'habitants dans ce même pays.
Avoir une consommation nationale de chocolat élevée permettrait-elle de remporter plus de prix Nobel ?
La réponse est... non ! Aucune causalité entre les deux, mais on peut faire l'hypothèse que le PIB d'un pays peut expliquer la répartition des dépenses en éducation et en recherche et donc possiblement de plus grandes chances d'avoir des prix Nobel dans sa population. Le lien est plutôt à faire avec le niveau de vie des pays étudiés, avec d'une part le pouvoir d'achat des habitants qui permet de consommer du chocolat et d'autre part le budget alloué à l'éducation et à la recherche.
Enfin, il arrive que ce qui nous semble être des corrélations soit le fruit du hasard ! Existe-t-il vraiment un lien entre le taux de divorce dans l'État du Maine et la quantité de margarine consommée ?