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