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" .. another instance of mistaking correlation for causation .. "
heißt übersetzt:
" .. ein weiteres Beispiel für Verwechslung von Korrelation* und Kausalität** .. "
Das ist eine der Aussagen, die offenbar nur wenige Menschen zuordnen - weil die Vermischung viel einfacher ist als die klare Differenzierung beider Überlegungen.
Warum Verwirrung entsteht ist schnell gesagt:
Bei oberflächlicher Betrachtung sind scheinbare Bezüge vorhanden - die allerdings bei genauerer Betrachtung keine sind.
Dazu ein Beispiel:
Frau Meier hat eine Katze.
Die Katze hat etwas Unverträgliches gefressen.
Draußen ist schlechtes Wetter, es stürmt, blitzt und donnert
Die Katze erbricht das Fressen.
Frau Meier sagt:
Immer wenn draußen schlechtes Wetter ist muß meine Katze brechen.
An diesem Beispiel erkennt man sofort:
Es ist eine Korrelation, keine Kausalität gegeben, denn die Katze bricht nicht weil es blitzt und donnert, sondern weil sie etwas Falsches gefressen hat.
Schwieriger wird es schon im folgenden Beispiel:
Frau Meiers Katze hat etwas Falsches gefressen. Es geht ihr garnicht gut. Frau Meier gibt ihr ein Medikament.
Der Katze geht es nach einiger Zeit wieder besser.
Frau Meier sagt:
Das Medikament hat meiner Katze geholfen.
Der durchschnittliche Mensch schließt nun - genauso wie Frau Meier - dass es der Katze deswegen besser geht weil sie das Medikament bekommen hat.
Das ist allerdings ein Trugschluß.
Denn ein Beweis ist es nicht.
Es ist eine Korrelation, keine Kausalität - es könnte genausogut sein, das es der Katze auch ohne Medikament bald besser gegangen wäre.
Wie kann man das Dilemma lösen?
Um einen Beweis für die Wirksamkeit des Medikamentes zu führen müßte eine Versuchsreihe angelegt werden in der ganz viele Katzen unter kontrollierten Bedingungen untersucht würden. Eine Hälfte der Katzen müßte so behandelt werden, dass sie Krankheitssymptome zeigen, die andere Hälfte der Katzen ist die "Kontrollgruppe".
Beide Gruppen bekommen dann das Medikament und man schaut sich das Ergebnis an. Aus den gefundenen Daten läßt sich errechnen ob es eine Wirkung des Medikamentes gibt oder nicht.
Erst daraus kann eine Kausalität bewiesen werden - alle anderen Annahmen sind nur unbewiesene Korrelationen und damit "Meinung", nicht "Wissenschaft"!
* Wikipedia sagt dazu [Zitat]:
" .. Eine Korrelation beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Ereignissen, Zuständen oder Funktionen. Zwischen Merkmalen, Ereignissen oder Zuständen braucht keine kausale Beziehung zu bestehen: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht; oder es besteht eine stochastische (= vom Zufall beeinflusste) Beziehung zwischen ihnen .. "
** Wikipedia sagt dazu [Zitat]:
" .. Kausalität (lat. causa „Ursache“) ist die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung oder „Aktion“ und „Reaktion“, betrifft also die Abfolge aufeinander bezogener Ereignisse und Zustände. Oder: Ein Ereignis oder der Zustand A ist die Ursache für die Wirkung B, wenn B von A herbeigeführt wird .. "
Selbst nach Durchführung einer solchen Versuchsreihe ist die Kausalität nicht bewiesen, sondern nur - mehr oder weniger - wahrscheinlich. Sehe ich doch richtig, oder?
Nein, wenn eine Versuchsreihe korrekt definiert & ausgeführt ist steht das Ergebnis fest.
Erst wenn eine zweite Versuchsreihe - mit gleichen Parametern - ein anderes Ergebnis brächte könnten Zweifel auftreten. Dann müßte eine dritte Untersuchung stattfinden um entweder das eine oder andere Ergebnis zu veri- oder falsifizieren.
Okay. Aber da es sich um die Wirksamkeit von Medikamenten handelt und nicht um rein chemische Analysen, wird das Ergebnis doch vermutlich in einer Prozentangabe der Fälle bestehen, in denen eine solche Wirkung festgestellt wurde. Und das sind nie 100 %. Ganz abgesehen von möglichen Nebenwirkungen, die vielleicht sogar individuell verschieden sein können. Wobei man dann für jede Nebenwirkung eine gesonderte wissenschaftliche Ursachenforschung betreiben müsste, denn auch hier müsste ja der Kausalzusammenhang nachgewiesen werden.
Hoffentlich verhungert die Katze nicht, bevor das Ergebnis feststeht! ;-)
Ich verstehe ja ihre Abneigung gegen "endgültige" wissenschaftliche Aussagen und es stimmt auch, dass die Ergebnisse in % angegeben werden und nie 100% erreichen - das ist allerdings Teil der wissenschaftlichen 'Wahrheit' und nicht eine Schwäche der Aussage. Die Plausibilität der Aussage ist statistisch zu prüfen und das wird (überwiegend sachgerecht) in den "Ergebnissen" ebenfalls dokumentiert.
Dazu habe ich kürzlich ein schönes Beispiel gesehen - denn die Evolutionszweifler & Kreationisten stellen sich auch hin und rufen "Lücke in der Beweisführung!" [Zitat:" .. Die Absurdität dieser Argumentation .. "] ohne zu merken, dass ihr Glaube keinerlei "Beweise" (also: 0%!) für die Existenz eines Geistwesens erbracht hat und wohl nie wird erbringen können ....
PS
Die Katzen verhungern nicht, die werden nach Ende der Versuchsreihe seziert ....
Ich meinte die Katze von Frau Meier. ;-) Die würde sie bestimmt niiiieee für eine wissenschaftliche Versuchsreihe hergeben. Und dass ihre Artgenossen ein solches Ende finden, wäre ihr auch überhaupt nicht recht.
Eine 100[minus]x-%-ige Wahrheit? Wer's glaubt!
Herrn Misha Anouk habe ich vor wenigen Tagen in einer Talkshow gesehen. Einer, der seine Biografie in die eigene Hand genommen hat. Kann man nichts gegen sagen.
Wer's glaubt!
Da haben wir den Salat!
Schon wieder "glauben" - das hatten wir doch schon und wenn ich nicht irre waren wir so verblieben:
Sie glauben.
Ich halte mich an Fakten.
Ich glaube? Sie sind es doch hier, der glaubt.
Das wollte ich ausdrücken.
Der Fehlschluss von Korrelation auf Kausalität wird als »cum hoc ergo propter hoc« bezeichnet. (Hier ein weiteres Beispiel)
Vielen Dank,
nur weitere Aufklärung zu einem weit verbreiteten Irrglauben
wird diesen
beseitigenreduzieren ....