Établir une relation de cause à effet

Comment établir une relation de cause à effet (causalité) ? Quels sont les critères que nous devons respecter ? En général, il y a trois critères que vous devez remplir avant de pouvoir dire que vous avez des preuves d’une relation de cause à effet :

Précédence temporelle

Premièrement, vous devez être capable de montrer que votre cause s’est produite avant votre effet. Ça a l’air facile, hein ? Bien sûr, ma cause doit se produire avant l’effet. Avez-vous déjà entendu parler d’un effet qui se produit avant sa cause ? Avant de nous perdre dans la logique des choses, prenons un exemple classique en économie : l’inflation provoque-t-elle le chômage ? Il semble certainement plausible qu’à mesure que l’inflation augmente, de plus en plus d’employeurs constatent que pour faire face aux coûts, ils doivent licencier des employés. Il semble donc que l’inflation puisse, au moins partiellement, être une cause de chômage. Mais l’inflation et les taux d’emploi se produisent ensemble sur une base continue. Est-il possible que les fluctuations de l’emploi puissent affecter l’inflation ? Si la population active augmente (c’est-à-dire si le chômage diminue), la demande de biens peut augmenter, ce qui tendrait à faire monter les prix (c’est-à-dire à les gonfler), du moins jusqu’à ce que l’offre rattrape son retard. Alors, quelle est la cause et quel est l’effet, l’inflation ou le chômage ? Il s’avère que dans ce type de situation cyclique impliquant des processus continus qui interagissent, les deux peuvent causer et, à leur tour, être affectés par l’autre. Il est donc très difficile d’établir une relation de cause à effet dans cette situation.

Covariation de la cause et de l’effet

Que cela signifie-t-il ? Avant de pouvoir montrer que vous avez une relation de cause à effet, vous devez montrer que vous avez un certain type de relation. Par exemple, considérons le syllogisme :

si X alors Y
si pas X alors pas Y

Si vous observez que chaque fois que X est présent, Y est également présent, et chaque fois que X est absent, Y l’est aussi, alors vous avez démontré qu’il existe une relation entre X et Y. Je ne sais pas pour vous, mais parfois je trouve qu’il n’est pas facile de penser aux X et aux Y. Mettons ce même syllogisme en termes d’évaluation de programme :

si programme alors résultat
si pas programme alors pas résultat

Ou, en termes familiers : si vous donnez un programme vous observez le résultat mais si vous ne donnez pas le programme vous n’observez pas le résultat. Cela permet de prouver que le programme et le résultat sont liés. Notez cependant que ce syllogisme ne prouve pas que le programme a causé le résultat – peut-être qu’un autre facteur présent avec le programme a causé le résultat, plutôt que le programme. Les relations décrites jusqu’à présent sont des relations binaires plutôt simples. Parfois, nous voulons savoir si différentes quantités du programme conduisent à différentes quantités du résultat – une relation continue :

si plus du programme alors plus du résultat
si moins du programme alors moins du résultat

Aucune explication alternative plausible

Parce que vous montrez qu’il y a une relation, cela ne signifie pas que c’est une relation causale. Il est possible qu’une autre variable ou un autre facteur soit à l’origine du résultat. C’est ce qu’on appelle parfois le problème de la « troisième variable » ou de la « variable manquante », qui est au cœur de la question de la validité interne. Quelles sont les autres explications plausibles possibles ? Il suffit d’aller voir les menaces à la validité interne (voir les menaces de groupe unique, les menaces de groupes multiples ou les menaces sociales) – chacune décrit un type d’explication alternative.

Pour que vous puissiez soutenir que vous avez démontré la validité interne – que vous avez montré qu’il y a une relation de cause à effet – vous devez « exclure » les explications alternatives plausibles. Comment s’y prendre ? L’un des principaux moyens est la conception de votre recherche. Prenons l’exemple d’une simple menace de groupe unique pour la validité interne, une menace historique. Supposons que vous mesuriez votre groupe avant qu’il ne commence le programme (pour établir une base de référence), que vous lui fassiez suivre le programme et que vous mesuriez ensuite ses performances dans un post-test. Vous constatez une nette amélioration de leurs performances, dont vous voulez déduire qu’elle est due à votre programme. L’une des explications alternatives plausibles est que vous avez une menace historique – ce n’est pas votre programme qui a causé le gain mais un autre événement historique spécifique. Par exemple, ce n’est pas votre campagne anti-tabac qui a causé la réduction du tabagisme, mais plutôt le dernier rapport du Surgeon General qui a été publié entre le moment où vous avez donné votre prétest et votre post-test. Comment exclure cette possibilité dans votre plan de recherche ? L’un des moyens les plus simples serait d’incorporer l’utilisation d’un groupe de contrôle – un groupe comparable à celui de votre programme, la seule différence étant qu’il n’a pas reçu le programme. Mais ils ont fait l’expérience du dernier rapport du Surgeon General. Si vous constatez qu’ils n’ont pas montré une réduction du tabagisme même s’ils ont fait l’expérience du même rapport du Surgeon General, vous avez effectivement « exclu » le rapport du Surgeon General comme une explication alternative plausible pour expliquer pourquoi vous avez observé la réduction du tabagisme.

Dans la plupart des recherches sociales appliquées qui impliquent l’évaluation de programmes, la préséance temporelle n’est pas un critère difficile à respecter car vous administrez le programme avant de mesurer les effets. Et, l’établissement de la covariation est relativement simple parce que vous avez un certain contrôle sur le programme et que vous pouvez configurer les choses de façon à ce que certaines personnes le reçoivent et d’autres non (si X et si non X). En général, le critère le plus difficile à satisfaire est le troisième – exclure les autres explications de l’effet observé. C’est pourquoi la conception de la recherche est une question si importante et pourquoi elle est intimement liée à l’idée de validité interne.