Korrelation ist keine Kausalität — Daten, 14–17 Jahre
Ein Zusammenhang zwischen zwei Messwerten beweist allein nicht, dass das eine das andere verursacht.
Die Idee
Korrelation beschreibt ein Muster, bei dem sich zwei Variablen gemeinsam verändern. Bei einer positiven Korrelation treten größere Werte der einen oft mit größeren Werten der anderen auf; bei einer negativen mit kleineren. Sie beschreibt einen Zusammenhang, aber nicht dessen Ursache.
Warum wir sie brauchen
Muster können bei Vorhersagen helfen, aber wer einen Zusammenhang mit einer Ursache verwechselt, kann falsche Entscheidungen treffen. Zwei Variablen können von einem dritten Faktor beeinflusst werden, eine kann die andere verursachen, oder der Zusammenhang kann zufällig sein. Eine sorgfältige Analyse prüft andere Erklärungen, bevor sie eine Handlung empfiehlt.
Durchgerechnetes Beispiel
Angenommen, eine Stadt erfasst monatlich Eisverkäufe und Besuche im Schwimmbad. Beide steigen im Sommer von 1 000 und 200 im Frühling auf 3 000 und 600 und fallen danach wieder. Die Variablen sind positiv korreliert. Daraus folgt aber nicht, dass Eisessen zum Schwimmen führt: Warmes Wetter erhöht beides und ist ein dritter Faktor.
Der häufige Denkfehler
Der verlockende Fehler lautet: „A steigt, wenn B steigt, also verursacht A das B.“ Das wirkt plausibel, weil Ursachen oft Muster erzeugen. Die Daten zeigen aber vielleicht nicht, was zuerst kam, lassen einen dritten Faktor außer Acht oder bilden einen Zufall ab. Ein Diagramm kann einen Zusammenhang zeigen, aber allein keine Ursache beweisen.
Wo sie verwendet wird
Forschende nutzen Korrelationen, um mögliche Zusammenhänge zwischen Bewegung und Gesundheit, Regen und Pflanzenwachstum oder Schlaf und Konzentration zu entdecken. Solche Muster können gute Fragen und Experimente anregen. Medizinische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Entscheidungen brauchen stärkere Belege, wenn eine Veränderung eine andere verursachen soll, etwa eine kontrollierte Studie oder einen gut geplanten Vergleich.
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