Warum das ein häufiger Denkfehler ist
Es klingt so logisch: Immer wenn mehr Eis verkauft wird, steigt auch die Zahl der Ertrinkungsunfälle. Das eine muss also das andere verursachen, oder? Natürlich nicht. In Wahrheit steckt ein dritter Faktor dahinter – das Wetter. Dieser klassische Fehler zeigt, wie leicht man zwei Phänomene miteinander verwechselt, wenn sie nur gleichzeitig auftreten.
Was ist Korrelation?
Korrelation bezeichnet eine statistische Beziehung zwischen zwei Variablen. Wenn eine Variable steigt und eine andere ebenfalls, spricht man von einer positiven Korrelation. Wenn eine steigt und die andere sinkt, ist sie negativ. Die Korrelation wird meist durch den Korrelationskoeffizienten r zwischen -1 und +1 dargestellt. Wichtig: Eine hohe Korrelation bedeutet nur, dass ein Zusammenhang besteht – nicht, dass einer den anderen verursacht.
Was ist Kausalität?
Kausalität meint einen Ursache-Wirkung-Zusammenhang. Wenn A kausal für B ist, dann bewirkt A systematisch eine Veränderung in B. Kausalität lässt sich jedoch meist nur unter sehr strengen Bedingungen nachweisen, z. B. durch randomisierte Experimente oder langjährige Beobachtungsstudien mit klaren theoretischen Modellen.
Warum dieser Unterschied so wichtig ist
Wer Korrelation mit Kausalität verwechselt, läuft Gefahr, falsche Schlüsse zu ziehen. In der Medizin kann das zu unwirksamen Therapien führen. In der Politik zu falschen Maßnahmen. In der Wissenschaft zu Scheinkorrelationen. Nur weil zwei Variablen gleichzeitig auftreten, heißt das noch lange nicht, dass eine die andere verursacht.
Beispiele für Scheinzusammenhänge
- Störche & Geburtenrate: In ländlichen Gegenden gibt es mehr Störche und auch mehr Kinder – aber das liegt am Lebensraum, nicht an einem Zusammenhang zwischen Störchen und Babys.
- Eiscreme & Ertrinken: Beide steigen im Sommer – aber das Wetter ist die gemeinsame Ursache.
- Bildungsniveau & Einkommen: Hier besteht zwar ein Zusammenhang, aber auch viele weitere Einflussgrößen – Kausalität lässt sich nicht direkt ableiten.
Wie man Kausalität prüfen kann
Kausalität setzt in der Regel voraus:
- eine theoretisch begründete Hypothese
- eine zeitliche Reihenfolge (Ursache vor Wirkung)
- eine Kontrolle von Drittvariablen (Confounder)
- idealerweise: ein experimentelles Design
Fazit: Korrelation ≠ Kausalität
Eine Korrelation ist ein nützliches statistisches Signal – mehr nicht. Sie kann ein Hinweis auf Zusammenhänge sein, aber niemals ein Beweis für eine Ursache-Wirkung-Beziehung. Kritisches Denken und methodisches Verständnis sind entscheidend, um Fehlschlüsse zu vermeiden.
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität?
Korrelation bedeutet statistischer Zusammenhang, Kausalität bedeutet Ursache-Wirkung. Nur weil zwei Dinge gleichzeitig passieren, heißt das nicht, dass eines das andere verursacht.
Wie erkennt man Kausalität?
Durch gute Forschung: Experimente, Kontrollgruppen, Langzeitstudien und theoretisch fundierte Modelle helfen, Kausalität von bloßer Korrelation zu unterscheiden.
Was sind typische Fehlerquellen?
Confounder (Drittvariablen), Scheinkorrelationen, Selbstselektion, falsche Zeitreihen – all das kann zu irreführenden Ergebnissen führen, wenn man Korrelationen blind glaubt.
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