Korrelation ≠ Kausalität
Berühmtes Beispiel: In den USA korreliert die jährliche Anzahl an Schwimmbad-Ertrunkenen mit der Anzahl Filme, in denen Nicolas Cage mitspielte (r ≈ 0.66). Verursacht Nicolas Cage Ertrinken? Natürlich nicht. Der Kontext fehlt — und r sagt darüber nichts aus.
Die drei Standard-Erklärungen für Scheinkorrelation
- Zufall: bei genug verglichenen Variablen findest du immer welche, die zufällig korrelieren. Daher: vorher Hypothese aufstellen!
- Confounder (verdeckte Drittvariable): Eis-Verkauf und Hai-Angriffe steigen beide im Sommer — die Wassertemperatur ist die wahre Ursache beider.
- Umgekehrte Kausalität: Glückliche Menschen lächeln viel — verursacht Lächeln Glück oder umgekehrt? Korrelation kann die Richtung nicht klären.
Wie man Kausalität wirklich nachweistNur das kontrollierte Experiment mit Randomisierung erlaubt eine starke Kausalitätsaussage. In der Beobachtung kann man mit Methoden wie Kontrolle für Drittvariablen, Längsschnittstudien, oder Quasi-Experimenten arbeiten — aber nie 100 % sicher sein.
Klassische Kausalitäts-Fehler in den Medien
- „Studie zeigt: Kaffee-Trinker leben länger" → vergessen: gesunde Menschen trinken eher Kaffee.
- „Studenten mit Frühstück bekommen bessere Noten" → vergessen: Familien mit Routine geben sowohl Frühstück als auch lernfreundliche Umgebung.
- „Mehr Polizei → mehr Verbrechen" — die Statistik zeigt's, weil mehr Polizei mehr aufdeckt (Selektionsbias).