Pourquoi l’inférence causale
change tout en recherche
Découvrez le Quartet Causal en R — 4 datasets, mêmes statistiques,
causalité opposée. La démonstration qui change votre vision des analyses statistiques.
3 histoires qui m’ont fait bâtir ce webinaire
Trois échecs célèbres en science où la corrélation a trompé tout le monde
Hormones ménopausiques (1991)
150 000 femmes → prescriptions massives → catastrophe évitée en 2002
Une étude observationnelle conclut que l’HRT réduit le risque cardiovasculaire de 30%. Les médecins prescrivent en masse. Le RCT WHI (2002) révèle l’inverse : l’HRT augmente le risque.
Statines et fonction cognitive
Studies observationnelles ≠ RCTs — pourquoi ?
Plusieurs études observationnelles suggèrent que les statines protègent contre la démence. Les RCTs ne trouvent aucun effet protecteur. Quel était le piège méthodologique ?
Card-Krueger — Nobel d’économie 2021
La méthode quasi-expérimentale qui a révolutionné l’économétrie
Une hausse du salaire minimum réduirait l’emploi, dit la théorie. Card-Krueger démontrent l’inverse via une différence-en-différences ingénieuse. Prix Nobel 2021.
📖 Au programme · 60 minutes
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Accueil + agenda · Pourquoi vous êtes ici aujourd’hui |
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3 histoires de fausses découvertes · Hormones, statines, salaire minimum |
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Concept central · Corrélation ≠ Causalité · Pourquoi vraiment ? |
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🔴 DÉMO R LIVE · Le Quartet Causal en direct dans RStudio |
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Application à votre domaine · 8 domaines, 1 méthodologie |
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💬 Q&A en direct · Vos questions, mes réponses |
✨ Ce que vous repartez avec
Compréhension claire
Vous comprendrez enfin pourquoi corrélation ≠ causalité et comment le détecter dans vos propres analyses.
Code R téléchargeable
Le code Quarto complet de la démo Quartet Causal, gratuit, reproductible chez vous.
Pipeline universel
Le pipeline en 10 étapes applicable à médecine, écologie, économie, psycho, marketing, politique, santé, industrie.
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Qui anime ce webinaire ?
Dr. Sosthène Akia
Chercheur en modélisation spatio-temporelle
Pêches et Océans Canada (Moncton, NB)
Fondateur de Stat4Research
Je travaille au quotidien sur des questions causales en écologie marine (effets des fermetures de pêche, gestion adaptative). Après 10 ans à voir mes collègues chercheurs francophones bloqués par le manque de ressources accessibles en inférence causale moderne, j’ai décidé de créer Stat4Research.
Ce webinaire est le tout premier d’une série de 52 webinaires gratuits sur 1 an. Mon objectif : rendre l’inférence causale moderne accessible à la communauté francophone.
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Adapté du livre Causal Inference in R (Barrett, McGowan, Gerke 2026) sous licence CC BY-NC 4.0.
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