🧭 Introduction – Quand deux choses évoluent ensemble, faut-il y voir un lien ?
Imagine que tu observes que plus un élève passe de temps sur les révisions, meilleures sont ses notes.
Ou encore que plus les jeunes regardent les informations politiques, plus ils sont susceptibles de voter.
Tu pourrais être tenté de conclure : “A cause de ça, il se passe ça.” Mais attention !
Ce que tu constates, c’est peut-être une corrélation, pas forcément une causalité.
👉 Dans cet article, on va décortiquer cette notion souvent mal comprise.
- Qu’est-ce qu’une corrélation ?
- Comment en repérer une ?
- Quelle est la différence avec une causalité ?
- Et surtout… pourquoi il faut manipuler cette notion avec précaution.
Tu verras, on va parler de glaces, de requins, de pauvreté, de réussite scolaire… et tout ça, sans perdre le fil 😎
I. 🔎 Qu’est-ce qu’une corrélation ? Une définition claire
1. Corrélation = variation conjointe entre deux variables
Une corrélation est un lien statistique entre deux variables, qui signifie qu’elles ont tendance à évoluer ensemble :
- soit dans le même sens → c’est une corrélation positive
- soit dans un sens opposé → c’est une corrélation négative
Une corrélation ne dit rien sur la cause, elle constate juste une coïncidence dans les évolutions.
2. Les trois types de corrélations
| Type de corrélation | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Corrélation positive | Les deux variables augmentent ou diminuent ensemble | Plus un élève révise, meilleures sont ses notes |
| Corrélation négative | Une variable augmente pendant que l’autre diminue | Plus le niveau d’étude augmente, moins le chômage est fréquent |
| Absence de corrélation | Les deux variables évoluent sans lien apparent | Couleur des vêtements et résultats au bac 😅 |
II. 📊 Comment repérer une corrélation ? Les outils du statisticien
1. Les tableaux de données et les graphiques
Pour détecter une corrélation, on utilise souvent :
- Des graphiques de dispersion (nuages de points)
- Des tableaux croisés
- Des courbes d’évolution simultanée
Exemple
On observe les revenus des ménages et leur consommation d’énergie. Si les deux évoluent ensemble, il y a une corrélation.
2. Le coefficient de corrélation
C’est une valeur numérique (entre -1 et +1) qui mesure l’intensité du lien entre deux variables :
| Valeur du coefficient | Interprétation |
|---|---|
| +1 | Corrélation positive parfaite |
| 0 | Aucune corrélation |
| -1 | Corrélation négative parfaite |
En général, entre +0,5 et +0,8, on parle d’une corrélation forte mais pas absolue.
III. ⚠️ Corrélation n’est PAS causalité !
C’est LA règle d’or :
Deux choses peuvent être liées… sans que l’une cause l’autre.
1. Exemple absurde (mais réel !) : glaces et noyades
Une étude montre que plus la consommation de glaces augmente, plus le nombre de noyades augmente.
Corrélation positive ? Oui.
Lien de cause à effet ? NON ❌
L’explication : l’été, il fait chaud ➝ on mange plus de glaces ➝ et on va plus souvent à la mer ➝ d’où plus de noyades.
👉 C’est une variable tierce (la saison) qui influence les deux phénomènes.
2. Corrélation sans lien direct
Ex : Les élèves qui prennent des cours particuliers ont souvent de meilleures notes.
Mais est-ce parce que les cours les font progresser ?
Ou parce que ce sont des familles aisées, avec plus de capital culturel, plus d’encadrement ?
➡️ Attention à ne pas confondre coïncidence et influence réelle.
IV. 🎓 Pourquoi cette notion est fondamentale en SES (et dans la vie)
1. Pour éviter les raisonnements biaisés
👉 En tant que citoyen, consommateur ou électeur, tu es exposé à des chiffres et des graphes tout le temps :
- “Le chômage baisse, donc le pays va mieux” → Corrélation ? Causalité ?
- “Les jeunes lisent moins ➝ ils sont moins intelligents” → vraiment ?
- “Les élèves d’établissements privés réussissent mieux” → à cause du cadre ? ou d’une sélection sociale ?
2. Pour développer ton esprit critique
Comprendre la corrélation, c’est apprendre à :
- Lire un graphique de façon rigoureuse
- Te méfier des “preuves statistiques” trop simples
- Remettre en question des discours trompeurs
- Penser en scientifique des faits sociaux
V. ✏️ Comment aborder un exercice ou une question sur la corrélation ?
Voici un mini-guide pour ne pas tomber dans le piège :
✅ Étapes à suivre :
- Identifier les deux variables concernées
- Observer comment elles évoluent (ensemble ? opposées ? indépendamment ?)
- Vérifier s’il y a une variable cachée qui influence les deux
- Ne jamais conclure à une causalité sans preuve supplémentaire
- Proposer une interprétation raisonnable, en t’appuyant sur le contexte
🧠 Exemples concrets :
1. Pratiques sportives et santé
Les jeunes qui font du sport ont une meilleure santé.
Corrélation : oui.
Causalité ? Peut-être… mais attention : d’autres facteurs peuvent jouer (alimentation, milieu social, suivi médical…).
2. Réseaux sociaux et niveau de concentration
Plus de temps passé sur TikTok = moins de concentration ?
Corrélation possible.
Mais : peut-être que les jeunes déjà moins concentrés sont plus attirés par les contenus courts ?
➡️ Rien n’est simple : il faut enquêter, croiser les données, analyser.
🎒 Conclusion – La corrélation, un outil puissant… à manier avec soin
✅ La corrélation est une photographie d’un lien entre deux phénomènes.
✅ Elle est utile pour déceler des pistes de réflexion, mais insuffisante pour expliquer un phénomène.
✅ Elle demande toujours du recul, de la rigueur, et parfois une enquête plus approfondie.
En SES, tu apprends à ne pas te contenter des apparences.
Et ça, c’est peut-être l’un des meilleurs super-pouvoirs à garder pour la suite 💡
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