Kausalität, Korrelation und Koinzidenz – einfach erklärt!

Auf falsche Schlussfolgerungen aufgrund von Fehlinterpretationen oder qualitativen Mängeln von Studien trifft man auch in der Hundewelt, von der Fütterung über Verhaltensfragen bis hin zu gesundheitlichen Themen. Ein paar statistische Grundkenntnisse helfen dabei Zusammenhänge besser beurteilen zu können.

Statistische Grundkenntnisse helfen

Kausalität, Korrelation und Koinzidenz sind statistische Begriffe, mit denen Zusammenhänge von Variablen beschrieben werden.

Kausalität

Von einer Kausalität wird gesprochen, wenn ein eindeutiger Ursache-Wirkungs-Zusammengang zwischen zwei Variablen besteht. Variable A steigt oder sinkt, WEIL Variable B steigt oder sinkt.

Um von einem kausalen Zusammenhang sprechen zu können, muss man sich wirklich sicher sein, dass dieser Einfluss besteht. Zu prüfen ob Zusammenhänge kausal sind oder nicht ist Aufgabe der Forschung. Hierfür gibt es unterschiedliche Wege, wie statistischen Methoden oder randomisierte Experimente mit Untersuchungs- und Kontrollgruppen. Die Qualität des Studien- bzw. Versuchsaufbaus spielt hier eine wichtige Rolle.

Korrelation

Von einer Korrelation spricht man, wenn zwischen zwei Variablen ein Zusammenhang erkennbar ist. Bei einer positiven Korrelation steigen die Werte der Variable B , wenn die Werte von Variable A steigen. Bei einer negativen Korrelation sinken die Werte von Variable B, wenn die Werte von Variable A steigen.

Beispiel einer positive Korrelation:
Wenn mehr Eis verkauft wird , nimmt auch die Anzahl an Badeunfällen zu.

Ganz Wichtig ist jedoch, dass man bei einer Korrelation nicht automatisch darauf schließen kann, dass Variable A und B in einem Ursache-Wirkungs-Zusammengang stehen.

Um zum Beispiel zurück zu kommen:
Nur weil bei der Menge an verkauftem Eis und der Anzahl der Badeunfälle eine Korrelation festgestellt wurde, bedeutet dies nicht, dass die Menge des Eises die Ursache für die Zunahme der Badeunfälle ist oder umgekehrt. Beides wird letztendlich davon beeinflusst, dass im Sommer die Temperaturen zunehmen und so mehr Menschen Eis essen und baden gehen.

Koinzidenz

Neben Korrelation und Kausalität wird einem im wissenschaftlichen Zusammengang auch der Begriff Koinzidenz hin und wieder über den Weg laufen.

Von Koinzidenz spricht man wenn zwei (oder mehrere) Ereignisse (Variable A und B) zeitlich und/oder räumlich gemeinsam auftreten.

Ganz Wichtig ist hierbei, dass das gemeinsame Auftreten einen kausalen Zusammenhang haben KANN (wahre Koinzidenz), es muss aber nicht so sein. Koinzidenzen können auch rein zufällig (zufällige Koinzidenz) sein.

Beispiel für eine zufällige Koinzidenz:
Ich niese während zeitgleich ein Blitz in das Haus neben mir einschlägt. Diese beiden Ereignisse treten gleichzeitig ein. Es besteht eine Koinzidenz.
Nun könnte ich fälschlicherweise annehmen, dass ein kausaler Zusammenhang besteht, mein Niesen den Blitzeinschlag ausgelöst hat und sich der Blitzeinschlag wiederholen lässt, indem ich niese. Aufgrund der aktuellen wissenschaftlichen Lage wissen wir jedoch, dass dies rein zufällig angetreten sein muss.

Merke

Eine Korrelation oder Koinzidenz reicht als Beweis für einen kausalen (ursächlichen) Zusammenhang, nicht aus. Ohne den Zusammenhang zu prüfen, kannst du hierdurch nicht auf eine Kausalität schließen! Nimmt man aufgrund einer Korrelation oder einer Koinzidenz einen kausalen Zusammenhang an und liegt damit falsch, wird dies auch als Scheinkausalität bezeichnet.
Scheinkausalitäten können zum Beispiel durch fehlende Informationen, fehlerhafte Dateninterpretationen oder einen mangelhaften Studienaufbau zu Stande kommen.

Anna-Merle Jedamzik

Gründerin von Cleverdog Campus

Merle hat Agrarwissenschaften, mit den Schwerpunkten Tierzucht und Tierhaltung, studiert und widmet sich mit Leidenschaft der Wissenschaftskommunikation im Bereich der Naturwissenschaften. Seit einigen Jahren liegt ihr Fokus dabei auch auf der Kynologie.