Les psychologues utilisent fréquemment des approches corrélationnelles pour mener à bien l’analyse de leurs tableaux de données (corrélations, régressions, analyse en composantes principales...). De leur côté, les didacticiens pratiquent l’analyse statistique implicative (ASI). Dans ce papier, les auteurs présentent quelques arguments, illustrés d’exemples, en faveur d’une utilisation conjointe des deux approches méthodologiques. Si la corrélation permet d’identifier la polarité (le signe) et l’amplitude (la valeur absolue) des liens entre deux ou plusieurs variables, son aspect symétrique ne permet pas d’ordonner les variables. L’ASI complète l’approche corrélationnelle dans la mesure où la forme asymétrique de l’indice d’intensité de l’implication débouche sur une mise en ordre quasi-implicative des variables corrélées : a⇒b « si la variable a est observée dans la population alors on note une propension à observer la variable b ». Reste à interpréter cet ordre implicatif, ce qui renvoie à une autre problématique.

Psychologists frequently use correlational approaches to carry out the analysis of their data tables (correlations, regressions, principal component analysis...). In turn, didacticians practice implicative statistical analysis (ASI). In this paper, the authors present some arguments, illustrated with examples, for a joint use of two methodological approaches If the correlation is used to identify the polarity (sign) and magnitude (absolute value) links between two or more variables, symmetrical appearance does not order the variables. The ASI full correlational approach since the asymmetrical shape of the index of intensity of involvement leads to an ordering of quasi-implicative correlated variables: a⇒b “if the variable is observed in the population then there is a tendency to observe the variable b”. It remains to interpret the order involved, which refers to another problem.