Analyse de cause racineL'analyse de cause racine (ACR ; ) est une démarche de résolution de problème partant du constat qu'il est plus judicieux de traiter les causes d'un problème que d'en traiter les symptômes immédiats. En effet, l'analyse des causes d'un problème permet d'en déterminer une solution définitive, et donc, empêcher qu'il ne se reproduise de nouveau. L’ACR est un processus itératif d'amélioration continue. Résolution de problème QQOQCCP Diagramme d'Ishikawa Arbre des causes Arbre de défaillances Cinq pourquoi Diag
Causal graphIn statistics, econometrics, epidemiology, genetics and related disciplines, causal graphs (also known as path diagrams, causal Bayesian networks or DAGs) are probabilistic graphical models used to encode assumptions about the data-generating process. Causal graphs can be used for communication and for inference. They are complementary to other forms of causal reasoning, for instance using causal equality notation. As communication devices, the graphs provide formal and transparent representation of the causal assumptions that researchers may wish to convey and defend.
Path analysisIn statistics, path analysis is used to describe the directed dependencies among a set of variables. This includes models equivalent to any form of multiple regression analysis, factor analysis, canonical correlation analysis, discriminant analysis, as well as more general families of models in the multivariate analysis of variance and covariance analyses (MANOVA, ANOVA, ANCOVA).
Baconian methodThe Baconian method is the investigative method developed by Sir Francis Bacon, one of the founders of modern science, and thus a first formulation of a modern scientific method. The method was put forward in Bacon's book Novum Organum (1620), or 'New Method', and was supposed to replace the methods put forward in Aristotle's Organon. This method was influential upon the development of the scientific method in modern science; but also more generally in the early modern rejection of medieval Aristotelianism.
Causalité inverséeLa causalité inversée (ou rétrocausalité) est une hypothèse discutée en philosophie, en particulier depuis les années 1950, et en physique (en particulier à l'échelle quantique et avec les spéculations, dans les années 1960 et 70, sur les tachyons, qui se déplaceraient à une vitesse supérieure à celle de la lumière). Il s'agit de disjoindre la causalité du sens ordinaire du temps, et donc d'affirmer la possibilité qu'une cause future ait un effet au passé, ou en d'autres termes de remettre en cause l'axiome selon lequel toute cause précède temporellement son effet.
Paradoxe temporelvignette|Légende expliquant le paradoxe temporel . Un paradoxe temporel est un paradoxe concernant le temps, l'écoulement du temps ou les conséquences fictives d'un voyage dans le temps. Un paradoxe est une proposition qui contient ou semble contenir une contradiction logique, ou un raisonnement qui, bien que sans faille apparente, aboutit à une absurdité, ou encore, une situation qui contredit l'intuition commune. Le principe de causalité en science veut que tout événement soit la conséquence d'une cause.
Régression vers la moyenneEn statistique, la régression vers la moyenne décrit le phénomène suivant : si une variable est extrême à sa première mesure, elle va généralement se rapprocher de la moyenne à sa seconde mesure. Si elle est extrême à sa seconde mesure elle va tendre à être proche de la moyenne à sa première mesure. Afin d'éviter des inférences erronées, la régression vers la moyenne doit être considérée à la base de la conception des expériences scientifiques et prise en compte lors de l'interprétation des données.
