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Der brisante Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität (einfach erklärt) 📈
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Wer täglich Grünen Tee trinkt, lebt länger.
Kosmetikhersteller machen mehr Umsatz in einer Rezession.
Im Sommer passieren mehr Morde als im Winter.
Störche bringen Babys.
All diese Zusammenhänge sind statistisch bewiesen. Doch steckt hinter diesen Korrelationen auch eine Kausalität? Und was ist überhaupt der Unterschied? Und wie kann ich ihn erkennen?
Alle Antworten auf diese Fragen bekommst du in diesem Video.
Damit du vor der jedweder Verwechslungsgefahr gefeit bist und den Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation ein für alle Mal verinnerlichst, habe ich in diesem Video 3 praxisnahe Beispiele für dich, anhand derer du JETZT den Unterschied verstehst und dir auch in Zukunft merken kannst, wenn du dich an das jeweilige Beispiel zurückerinnerst.
So wirst du nicht nur eines der wichtigsten Grundprinzipien der Statistik auf Anhieb verstehen, sondern kannst Informationen und Aussagen in wissenschaftlichen Arbeiten und Studien künftig besser einordnen. Zudem hilft dir dieses Wissen dabei, Fehlschlüsse von Medien, Politikern oder Organisationen zu entlarven und die Welt um dich herum ein kleines bisschen aufgeweckter wahrzunehmen.
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Eine der größten Ursachen für Falschaussagen im wissenschaftlichen Kontext ist eine Verwechslung der beiden Konzepte Kausalität und Korrelation. Doch der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation ist ist nicht nur für die korrekte Interpretation wissenschaftlicher Studien von großer Bedeutung, sondern auch für Alltagssituationen.
Grundlage für sowohl Kausalität als auch Korrelation ist die Beziehung bzw. der Zusammenhang zweier Variablen.
Zum Beispiel:
Variable A: Konsum von Grünem Tee (z.B. in Gramm)
Variable B: Lebenserwartung (z.B. in Jahren)
Die Ausprägungen der Variablen sollten möglichst messbar sein. In den Beispielen, die ich verwende, besitzen die Daten ein metrisches Skalenniveau, d.h. zumindest rein mathematisch könnten Menschen unbegrenzt viel Tee konsumieren und unendlich alt werden.
Betrachtet man nun ein Datensample von Teetrinkern, deren Grüntee-Konsum über ihr gesamtes Leben aufgezeichnet wurden, könnte man entsprechend die beiden Variablen Grüntee-Konsum und Lebenserwartung aus dem Sample ziehen und miteinander in Beziehung setzen.
In der Realität kann man feststellen, dass Konsumenten von viel grünem Tee tatsächlich älter werden. Hier besteht demnach eine Korrelation.
Eine Kausalität zwischen beiden Variablen würde aber zum Beispiel nur bestehen, wenn der Grüne Tee als entscheidender Faktor für das lange Leben ausgemacht werden könnte. Ein Studiendesign zu entwerfen, das den Effekt des Grünen Tees isoliert über die gesamte Lebensdauer eines Menschen betrachten kann ist praktisch unmöglich.
Dieses Video handelt von:
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Musik Abspann:
CC BY 3.0 "I dunno" by grapes downloaded from ccMixter
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#shribe
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