Korrelation ist keine Ursache — Daten, 11–13 Jahre
Wenn sich zwei Messwerte gemeinsam verändern, sind sie korreliert. Dieses Muster kann nützlich sein, beweist aber allein nicht, dass der eine Wert den anderen verursacht.
Zwei Dinge, die sich gemeinsam verändern
Korrelation bedeutet, dass zwei Grössen gemeinsam ein Muster zeigen: Wenn die eine steigt, steigt oder fällt die andere oft. Kausalität ist stärker: Eine Veränderung der einen trägt dazu bei, die andere zu verändern. Korrelation kann auch ohne diese Ursache bestehen.
Warum der Unterschied wichtig ist
Ein Muster verleitet uns leicht zu einer einfachen Ursache-Wirkungs-Geschichte. Doch eine dritte Ursache kann beide Werte beeinflussen, oder die Richtung kann umgekehrt sein. Die Unterscheidung verhindert, dass aus einem Hinweis eine unbelegte Behauptung wird.
Eis und Sonnenbrand
In einer Stadt werden im Juli mehr Eis und mehr Sonnenbrände als im Januar registriert. Beide Zahlen steigen gemeinsam und sind deshalb korreliert. Eis verursacht keinen Sonnenbrand: Heisses, sonniges Wetter fördert beides.
Gemeinsam bedeutet nicht Ursache
Der verlockende Fehler lautet: „A geschah, als B zunahm, also hat A B verursacht.“ Das klingt überzeugend, weil wir täglich mit Ursache und Wirkung denken. Daten können einen Zusammenhang zeigen; eine Ursache nachzuweisen erfordert meist sorgfältige Vergleiche oder ein kontrolliertes Experiment.
Behauptungen genau lesen
Werbung oder Nachrichten behaupten vielleicht, ein Produkt verbessere Schlaf, Noten oder Gesundheit, weil seine Nutzer beides zeigen. Frage, was den Zusammenhang sonst erklären könnte und ob es einen fairen Vergleich gab. So vermeidest du zu sichere Schlussfolgerungen.
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