Mittwoch, 20. Februar 2013

Korrelation, Kausalität und Assoziation

Korrelationen... ein Großteil der Beobachtungen sind in erster Linie Korrelationen. Heißt A tritt zusammen mit B auf. Ganze Lernprinzipien, Stichwort Konditionierungen, basieren darauf. Aber inwieweit A nun B auslöst, B vielleicht auch A auslöst, gemeinsame Ursachen dahinter stecken, oder es nur Zufall ist, ist die wichtige Frage dahinter. Deshalb gibt es die, wenn man es mal durchdenkt, sehr hohe Hürde des Signifikanzniveaus - selbst ein Alpha von 0.05 heißt, dass nur eine fünfprozentige Chance besteht, dass ein Zusammenhang in der Höhe zufällig auftreten kann. Und viele Studien gehen eher in Richtung 0.01 bis hin zu < 0.001. Aber das Signifikanzniveau versucht lediglich, Zufallszusammenhänge auszuschließen. Über die Wirkrichtung wird nichts gesagt. Eine signifikante Korrelation sagt nichts zur Kausalitätsrichtung aus.

Jene muss experimentell bestätigt werden. Stichwort unabhängige Variable manipulieren, und dann entsprechend der Vorhersage Änderungen in der abhängigen Variable beobachten.

Jedoch im Alltag ist Kausalität oft gar nicht einmal so wichtig. Man denke da an den berühmten Psychotizismusfragebögen, in welchem nach gelben Regenmänteln gefragt wird. Wie hier die Kausalität aussieht? Ich will keine Vermutungen aufstellen. Auch, weil oft etwaige dritte (vierte, fünfte, etc) Faktoren mit dahinter stecken können.

Das Beispiel mit Störchen und Kindern dürfte bekannt sein - je mehr Störche in einem Dorf leben, desto mehr Kinder werden geboren. Hier gibt es eine Korrelation, aber keine Kausalität zwischen den beiden Beobachtungen (in dem Fall stecken da eine Kombination aus sozioökonomischen Faktoren und damit einhergehenden Umweltbedingungen hinter).

Nur aus dem Grund, auch wenn es absolut in der Natur des Menschen liegt, sollte man mit Kausalitätsschlüssen vorsichtig sein. Das Beispiel war bewusst skurril gewählt. Aber ähnlich sinnbefreite Kausalitäten wurden immer und immer wieder berichtet - und oft lange für wahr gehalten.

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