Ce n'est pas une erreur statistique (associative), c'est une erreur logique d'une affirmation causale. Prenons la déclaration: "on ne voit jamais une Ferrari rouiller comme une Honda ". Statistiquement, cela signifie que la rouille observée dans la «population» de Ferrari est quelque peu différente de la rouille observée dans la «population» de Hondas. Cela pourrait être vrai et ce ne serait pas du tout une erreur statistique.
L'erreur entre en jeu lorsque quelqu'un l'utilise pour inférer que cette association observée est causée par un mécanisme spécifique, comme les qualités intrinsèques des Ferrari ou des Honda. Ainsi, lorsque vous prétendez: "le défaut logique est qu’une Honda est généralement utilisée comme conducteur quotidien pendant les hivers rigoureux, tandis qu’une Ferrari est une deuxième ou troisième voiture limitée à une utilisation le week-end ensoleillé" ce que vous faites explique un mécanisme causal possible qui conduit également à une telle association, de sorte que l'association observée ne peut pas exclure deux modèles causaux différents.
Par conséquent, même si l'association est légitime dans la population, ce qui pourrait ne pas être légitime est l'explication causale de cette association. Cette erreur logique consistant à déduire un mécanisme causal spécifique à partir d'une association est généralement appelée «fausse cause». Mais cette erreur n'est que la vieille simple "affirmation de l'erreur" conséquente - le modèle causal selon lequel les Ferrari sont meilleures que celles de Honda générerait l'association observée. Mais c'est une erreur de conclure que, parce que l'association est vraie, ce modèle causal spécifique est vrai. Il existe plusieurs modèles concurrents qui pourraient générer la même association observée, comme votre autre explication de la façon dont les Ferrari et les Honda auront des modes d'utilisation différents.
Cette association "fausse" peut survenir pour plusieurs raisons, non seulement en échouant à "contrôler" une variable.Quand cela est dû à un échec du contrôle d'une cause commune, nous appelons généralement ce "biais de confusion".Mais vous pouvez en fait créer une association non causale en contrôlant les mauvaises variables. Comme indiqué dans cette autre réponse, dans le modèle ci-dessous, "contrôler" le type de voiture appartenant au patient fausserait l'estimation de l'effet:
Ceci est généralement appelé "biais de collisionneur" ou "biais de sélection".Vous pouvez également avoir des biais dus au contrôle des médiateurs, à des erreurs de mesure, etc.