Une corrélation peut être faible (à la limite d'être statistiquement significative ou forte). (1)
Le fait qu'il existe un lien (une corrélation) entre deux variables ne signifie pas que l'une cause l'autre. (Par exemple, le sel se trouve surtout dans les aliments transformés qui contiennent aussi beaucoup de sucres ajoutés. Ce sucre ajouté pourrait expliquer le lien constaté entre le sel et l'hypertension.)
Lorsque la force de la corrélation augmente avec l'augmentation d'une variable (ex. le sel), il s'agit d'une relation dose-effet. Une relation dose-effet suggère souvent plus fortement la possibilité d'un lien de cause à effet, sans le prouver.
Les études épidémiologiques (qui établissent, par exemple, un lien entre la consommation de sel ou de sucre et l'hypertension dans un échantillon de population) fournissent des données de corrélation.
Tandis que des études expérimentales randomisées (assignant, par exemple, des participants au hasard à consommer certaines quantités de sucre ou de sel et vérifiant l'impact sur l'hypertension) peuvent démontrer des liens de causalité si le nombre de participants est suffisamment élevé pour que les résultats puissent être statistiquement significatifs.
Voyez également ces autres concepts de statistiques et de méthodologie de recherche.
(1) Un coefficient de corrélation se situe entre -1 et 1; 1 représentant une corrélation parfaite et -1 représentant une absence parfaite de corrélation. Une corrélation entre 0 et 0,2 est faible; entre 0,2 et 0,5, moyenne; entre 0,5 et 0,8, forte; et plus grande que 0,8, très forte.
