La pensée causale : Découvrir les hypothèses et interprétations cachées de l'analyse statistique dans la science du bâtiment

La pensée causale met l'accent sur la compréhension des relations causales asymétriques entre les variables, nécessitant que nous spécifiions quelle variable est la cause (variable indépendante) et laquelle est l'effet (variable dépendante). Inverser la direction de la relation causale peut entraîner des hypothèses et interprétations profondément différentes. Nous le démontrons en comparant deux méthodes de régression linéaire utilisées dans l'analyse des données de confort thermique : l'Approche (a), qui régresse les votes de sensation thermique (axe des y) sur la température intérieure (axe des x), et l'Approche (b), qui fait l'inverse, régresse la température intérieure (axe des y) sur les votes de sensation thermique (axe des x). D'un point de vue corrélationnel, les deux approches peuvent sembler interchangeables, mais la pensée causale révèle des différences substantielles et pratiquement significatives entre elles. L'Approche (a) s'aligne avec la plupart des études en laboratoire et considère les sensations thermiques des occupants comme des réponses à la température intérieure. En revanche, l'Approche (b), ancrée dans la théorie du confort adaptatif, suggère que les sensations thermiques peuvent déclencher des changements de comportement, ce qui modifie à son tour la température intérieure. En utilisant les mêmes données, nous avons constaté que l'Approche (b) conduit à ce que nous appelons une 'zone privilégiée', qui est 10 °C plus étroite que la zone de confort dérivée conventionnellement en utilisant l'Approche (a). La 'zone privilégiée' peut être interprétée comme les conditions thermiques que les occupants sont susceptibles de choisir lorsqu'ils ont un contrôle significatif sur leurs réglages thermiques personnels et environnementaux. Cette découverte a des implications importantes pour le confort des occupants et l'efficacité énergétique des bâtiments. Nous soulignons l'importance d'intégrer la pensée causale dans les méthodes statistiques basées sur la corrélation, qui ont prévalu dans la recherche en science du bâtiment, surtout compte tenu de l'augmentation du volume de données dans l'environnement bâti.