1. Précédence temporelle:
* La cause doit se produire * avant * l'effet. Cela semble évident, mais il est crucial d'établir que la cause suspectée ne vient pas après l'effet.
* Exemple:si vous étudiez l'effet d'un nouveau médicament sur la pression artérielle, vous devez vous assurer que la pression artérielle change * après * le médicament est administré, et non l'inverse.
2. Corrélation:
* Il doit y avoir une association statistique entre la cause et l'effet. Cela signifie qu'ils ont tendance à se produire ensemble, soit positivement (les deux augmentent / diminuent ensemble), soit négativement (l'un augmente à mesure que l'autre diminue).
* Exemple:si le tabagisme est associé à un risque accru de cancer du poumon, il y a une corrélation. Cependant, la corrélation seule ne prouve pas la causalité.
3. Élimination des explications alternatives:
* Vous devez exclure d'autres explications possibles de l'effet observé. C'est là que des groupes d'expérimentation et de contrôle soigneux entrent en jeu.
* Exemple:si vous trouvez une corrélation entre les ventes de crème glacée et les taux de criminalité, il est probable qu'un troisième facteur (comme le temps chaud) entraîne une augmentation de la crème glacée, plutôt que de la crème glacée.
4. Mécanisme:
* Comprendre le mécanisme par lequel la cause produit l'effet renforce la revendication de causalité. Cela implique d'identifier les processus biologiques, chimiques ou physiques impliqués.
* Exemple:comprendre comment le tabagisme endommage les cellules pulmonaires et conduit au cancer renforce le lien causal entre le tabagisme et le cancer du poumon.
5. Réplication:
* Les résultats doivent être reproduits par des chercheurs indépendants dans des conditions similaires. Cela augmente la confiance dans les résultats et réduit la probabilité de hasard ou d'erreur.
6. Relation de dose-réponse:
* L'augmentation de l'intensité de la cause devrait entraîner une augmentation proportionnelle de l'effet. Cela aide à exclure les fluctuations aléatoires et suggère une véritable relation.
* Exemple:si un médicament abaisse la pression artérielle, donner une dose plus élevée devrait entraîner une pression artérielle plus faible, dans une plage sûre.
Remarque importante: Il est crucial de comprendre que la corrélation n'équivaut pas à la causalité . Tout simplement parce que deux choses se produisent ensemble ne signifie pas que l'une provoque l'autre. L'établissement de la causalité nécessite une méthodologie scientifique rigoureuse, une analyse minutieuse et un engagement à éliminer les explications alternatives.
Au-delà de ces conditions de base, d'autres considérations entrent en jeu, telles que:
* spécificité: La cause doit être spécifiquement liée à l'effet, pas seulement à un facteur général affectant beaucoup de choses.
* plausibilité: La relation causale proposée doit être plausible et cohérente avec les connaissances scientifiques existantes.
* cohérence: La relation causale doit être cohérente avec d'autres faits et théories connus.
En fin de compte, la démonstration de la causalité de la science est un processus complexe et nuancé qui nécessite un examen attentif de tous les facteurs pertinents. C'est un processus continu de collecte de preuves, de raffinage des hypothèses et de les tester rigoureusement.
