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Kausalität (und der Unterschied zur Korrelation) einfach erklärt

numiqo - Deutsch3:45 20.530 Aufrufe veröffentlicht Auf YouTube

Das Wichtigste aus dem Video

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Transkriptautomatisch erstellt · 25 Zeilen
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  1. Was ist eigentlich Kausalität und was ist der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation? Kausalität ist die Beziehung zwischen einer Ursache und
  2. einer Wirkung. Bei einer kausalen Beziehung haben wir eine Ursache und eine daraus resultierende Wirkung. Z.B. Kaffee enthält Koffein, eine
  3. stimulierende Substanz. Wenn man Kaffee trinkt, gelangt das Koffein in den Körper, beeinflusst das zentrale Nervensystem und führt zu erhöhter
  4. Wachheit. Das Trinken von Kaffee ist die Ursache für das Gefühl von Wachheit, das sich anschließend einstellt. Ohne das Trinken von Kaffee würde die Wirkung,
  5. also das Gefühl von Wachheit, nicht auftreten. Kausalität ist aber nicht immer so einfach zu bestimmen. Es müssen klare Anforderungen erfüllt werden,
  6. damit man von einer kausalen Beziehung sprechen kann. Dazu aber später mehr. Was ist nun der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität? Eine
  7. Korrelation sagt uns, dass zwischen zwei Variablen ein Zusammenhang besteht. Beispiel: Es gibt eine positive Korrelation zwischen Eisverkäufen und
  8. der Zahl der Sonnenbrände. Eine bestehende Korrelation kann uns aber nicht sagen, welche Variable welche beeinflusst oder ob eine dritte Variable
  9. für den Zusammenhang verantwortlich ist. In unserem Beispiel werden beide Variablen von einer gemeinsamen Ursache beeinflusst, nämlich sonnigem Wetter. An
  10. sonnigen Tagen kaufen die Menschen mehr Eis und verbringen mehr Zeit im Freien. Dies kann zu einem erhöhten Risiko für Sonnenbrände führen. Kausalität bedeutet
  11. nun, dass zwischen zwei Variablen ein klarer Ursache Wirkungszusammenhang besteht. Eine Kausalität liegt dann vor, wenn du sicher sagen kannst, welche
  12. Variablen welche beeinflusst. Ein häufiger Fehler bei der Interpretation von Statistiken besteht aber darin, dass eine Korrelation sofort als kausaler
  13. Zusammenhang angenommen wird. Dazu ein passendes Beispiel. Der amerikanische Statistiker Daryl HF fand eine negative Korrelation zwischen der Anzahl der
  14. Kopfläuse und der Körpertemperatur der Bewohner einer Inselgruppe. Eine negative Korrelation bedeutet, dass Menschen mit vielen Läusen generell eine
  15. niedrigere Körpertemperatur haben und Menschen mit wenig Läusen generell eine höherere Körpertemperatur haben. Die Bewohner der Inselgruppe schlossen
  16. daraus, dass Läuse, da sie das Fieber senken, gut für die Gesundheit sind. Ihre Vermutung war also, dass Kopfläuse einen Einfluss auf die Körpertemperatur
  17. haben. In Wirklichkeit ist die richtige Schlussfolgerung genau anders herum. In einem Experiment konnte nachgewiesen werden, dass hohes Fieber die Läuse
  18. vertreibt. Die hohe Körpertemperatur ist also die Ursache, nicht die Wirkung. Was sind nun die Voraussetzungen, damit man von Kausalität sprechen kann? Es gibt
  19. zwei Bedingungen für Kausalität. Erstens, es gibt eine signifikante Korrelation zwischen den Variablen. Das ist leicht zu prüfen.
  20. Wir prüfen einfach, ob der Korrelationskoeffizient signifikant von null abweicht. Die zweite Bedingung kann auf drei Arten
  21. erfüllt werden. Erstens, es gibt einen zeitlichen Ablauf. Die Resultate einer Variable sind zeitlich vor den Resultaten der anderen Variable
  22. aufgetreten. Experiment. Es wurde ein kontrolliertes Experiment durchgeführt, in dem die beiden Variablen gezielt beeinflusst werden konnten. Drittens,
  23. Theorie. Es gibt eine fundierte und plausible Theorie, in welche Richtung die kausale Beziehung geht. Wenn es nur eine signifikante Korrelation gibt, aber
  24. keine der weiteren drei Bedingungen erfüllt ist, können wir nur von einem Zusammenhang sprechen, aber niemals von einer Kausalität. Vielen Dank und ich
  25. hoffe, das Video hat dir gefallen.

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