Kausalität, (in der Statistik)

Mit der Statistik kann zwar ein Zusammenhang zwischen zwei Ereignissen / Variablen siehe Zufallsvariablen nachgewiesen werden, jedoch keine Kausalität. Kann man einen Zusammenhang zwischen Ereignissen A und B nachweisen, dann gibt es mehrere Erklärungsmöglichkeiten:

  • A könnte B verursachen.
  • B könnte A verursachen.
  • A und B könnten durch ein drittes Ereignis C verursacht sein (siehe auch Scheinkorrelation).
  • Der Zusammenhang in den Daten könnte zufällig sein, d. h. in Wahrheit gar nicht vorhanden sein.
Fälschlicherweise wird der Nachweis eines Zusammenhangs mittels Statistik oft als Kausalität missinterpretiert. Erst durch zusätzliche Information, die nicht mittels Statistik gewonnen wurde, kann aus einer statistischen Korrelation auf eine Kausalität geschlossen werden.

Ein nur halb scherzhaft gemeintes Beispiel ist der Rückgang der Geburtenrate und die Abnahme der Storchenpopulation in Westdeutschland Ende der sechziger Jahre. Aus der Tatsache dass beide Entwicklungen zur gleichen Zeit und in etwa gleichem Umfang geschahen, kann nicht geschlossen werden, dass die Störche ursächlich etwas mit der Zahl der neugeborenen Babys zu tun haben.

Als Voraussetzung können Kausalitäten jedoch einfließen; z. B. in der Regressionsanalyse werden unabhängige (X) und abhängige Variablen (Y) betrachtet. Dabei wird davon ausgegangen, dass die unabhängigen Variablen (X) auf die abhängigen Variablen (Y) einwirken.
Ob eine Variable jedoch eine unabhängige oder abhängige Variable ist, wird per Definition festgelegt und NICHT durch Mittel der Statistik hergeleitet.

Weitere Informationen finden Sie hier: Kausalität


Zurück