bookmark_border" .. another instance of mistaking
correlation for causation .. "

.
" .. 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"!

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* 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 .. "