Theodore Horn
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Les éoliennes sont-elles utilisées pour produire du vent? On observe que les éoliennes tournent vite, plus on observe de vent. Par conséquent, le vent est causé par la rotation des éoliennes. [1]
Ceci est un exemple de causalité inverse, qui se produit lorsque nous déduisons la causalité de façon illogique à partir d'une corrélation. Souvent, nous pensons à tort qu’une forte corrélation signifie causalité. Regardons un autre exemple de cette erreur. Les dépenses américaines en science, espace et technologie sont en corrélation avec les suicides par pendaison, étranglement et suffocation. [2]
Commençons par regarder la définition de la corrélation et de la causalité.
Corrélation. En statistique, une corrélation est un nombre unique décrivant le degré de relation entre deux variables. [3] Le mot clé ici est relation, où un relation peut exister, mais pas de causalité. La publicité
Causalité. Si A cause B, nous avons une causalité directe. Ce qui signifie qu'un événement est 100% causant autre chose. Par exemple, si vous vous tenez sous la pluie, vous serez mouillé.
Examinons un autre exemple, qui pourrait vous semer la confusion au début (ce qui montre à quel point il est facile d’impliquer une corrélation égale une causalité). Ce qui suit implique-t-il une causalité??
Déclaration. Si vous commettez un crime, vous irez en prison.
Réponse. Cela n’en déduit pas la causalité, parce que vous pourrait va en prison si tu te fais prendre. Même si vous êtes pris, vous pouvez toujours recevoir une probation ou une peine moindre. Essentiellement, nous ne pouvons pas affirmer avec certitude que commettre un crime vous poussera à aller en prison.. [4] La publicité
Pour éviter de tomber dans ce piège, décollez les couches.
Nous pouvons utiliser une méthode de recherche prospective qui nous aidera à nous concentrer sur une analyse approfondie de notre problème. Cette méthode s'appelle l'analyse des couches causales (CLA) et nous permet d'analyser les couches (ou dimensions) d'un problème. Voyons voir comment ça fonctionne. [5]
Il y a quatre couches de CLA
- Couche 1 - Litanies. C'est notre avenir quotidien où les solutions aux problèmes sont généralement à court terme.
- Couche 2 - Causes systémiques. Ici, nous nous concentrons sur les questions sociales, économiques et politiques.
- Couche 3 - vision du monde. C'est notre paradigme de grande image.
- Couche 4 - Mythe ou métaphore. Nos histoires inconscientes profondes résident dans cette couche.
L'utilisation de CLA nous aidera à identifier la cause première d'un problème. Revenons à notre exemple sur les dépenses et le suicide aux États-Unis. Au lieu d'impliquer la causalité, nous devrions creuser la cause première de ce problème. Cet exemple montre une forte corrélation, où r = .99. Plus nous sommes proches de 1, plus la corrélation est forte. Cependant, nous savons que ce n'est pas logique. Nous devons donc collecter plus de données associées à ce problème, identifier d’autres causes potentielles et identifier la véritable racine du problème..
Regardons quelques techniques que nous pouvons utiliser pour cela.
1. Diagramme en arête de poisson
Le diagramme en arête de poisson (également appelé diagramme de cause et effet Ishikawa) permet d'identifier autant de causes possibles d'un effet ou d'un problème.. [6] La publicité
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2. 5-Pourquoi
Voici une technique que vous avez maîtrisée lorsque vous étiez enfant et que vous avez oubliée lorsque vous êtes devenu adulte. Demandez simplement pourquoi. La technique 5-Why est un outil puissant qui nous permet d'éliminer les couches de symptômes et d'aller à la racine du problème.. [7]
3. Analyse de la cause fondamentale Apollo
C'est un moyen d'approfondir l'analyse des causes profondes. Ici, nous cherchons (au moins) deux causes sous la forme d'une action et d'une condition, puis demandons pourquoi de chaque réponse et continuons à demander pourquoi de chaque cause jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de réponses.. [8]
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4. Analyse de Pareto
L'analyse de Pareto est où nous utilisons le principe de Pareto. Nous constatons ici que 20% de notre travail crée 80% des résultats… ou que 80% de notre problème provient de 20% d'une population donnée. C’est une technique puissante et efficace pour identifier rapidement un problème sur lequel se concentrer..
Pouvez-vous maintenant voir l’erreur lorsque la corrélation est impliquée? Une fois que nous comprenons comment de telles erreurs se produisent, nous pouvons utiliser des techniques puissantes pour les exposer et trouver la véritable cause du problème. Nous sommes aveugles lorsque nous ne le faisons pas. C'est comme essayer de regarder dans une forêt, mais vous êtes aveuglés par les arbres. où vous savez qu'il y a une forêt quelque part.
Crédit photo en vedette: Stocksnap via stocksnap.io
Référence
| [1] | ^ | Wikipedia: la corrélation n'implique pas la causalité |
| [2] | ^ | Tylervigen.com: Corrélations parasites |
| [3] | ^ | Méthodes de recherche sociale: corrélation |
| [4] | ^ | Statistiques Comment: Causation vs Correlation |
| [5] | ^ | Lifehack: simple, c'est bon, mais simplifier la cause d'un problème, c'est mauvais |
| [6] | ^ | ASQ: diagramme en arête de poisson |
| [7] | ^ | Adoption.com: Lean Six Sigma: une approche originale en matière de placement familial |
| [8] | ^ | Cartographie de la réalité: analyse de la cause première d'Apollo |