Confusion corrélation–causalité
Comprendre
Deux choses qui varient ensemble ne sont pas forcément cause et effet.
La co-occurrence est facile à énoncer et le langage causal est courant dans les textes, alors le modèle glisse de « varie avec » à « cause » sans stratégie d'identification.
Tester
causalité affirmée sans tiers facteur ni dispositif ; extrapolation du chiffre corrélé ; au ④, alignement sans signalement.
La triade systématique sur tout lien observé : cause directe ? causalité inverse ? tiers facteur ? Trois hypothèses écrites avant toute recommandation — c'est le protocole que mesure la source de la fiche.
« Les machines suivies en vibratoire tombent moins en panne » — on instrumente les critiques, ou les neuves.
Prévenir
- › demandez les facteurs confondants et un dispositif expérimental avant toute affirmation causale.
- › exigez le graphe causal explicite : quelle flèche va de quoi à quoi, et quelles variables communes pourraient produire la corrélation observée.
- › testez la robustesse : demandez le mécanisme inverse (Y→X) puis une explication par tiers facteur — si les trois récits se valent, aucun n'est établi (banc causal : CLadder, S-34).
Référence
Preuve C (benchmark/outil) — EconCausal arxiv.org/abs/2510.07231
Ce qu'elle établit — deux choses qui varient ensemble ne sont pas forcément cause et effet — c'est le phénomène mesuré par la source ci-dessus.