Korrelation vs. Kausalität

Wir alle kennen diese Schlagzeilen – Sie begegnen uns im Radio, in Boulevardblättern oder auf Social Media: »Forscher haben festgestellt, dass Menschen mit Brillen intelligenter sind.« Was wie ein frei erfundenes Beispiel klingt hat eine Studie der Universität Edinburgh tatsächlich festgestellt. Ein Grund zur Freude, dass die Straßenschilder in den letzten Jahren immer verschwommener geworden sind? Leider müssen wir enttäuschen. Denn auch wenn die Schlagzeile nicht gelogen ist – so ganz stimmt sie trotzdem nicht. Was dahinter steckt, verraten wir euch in diesem Artikel.

Die Schlagzeile lässt vermuten, dass das Tragen einer Brille intelligent macht – also die Ursache für Intelligenz ist. Nach dieser Logik könnte man einen hohen IQ quasi beim Optiker kaufen. Ganz so einfach ist es allerdings nicht.

Tatsächlich zeigt die Studie lediglich, dass Sehschwäche (und damit das Tragen einer Brille) und Intelligenz häufig gemeinsam auftreten, weil sie auf ähnliche genetische Faktoren zurückgehen. Das Tragen einer Brille und Intelligenz korrelieren also miteinander – der kausale Faktor liegt jedoch in der Genetik.

Da diese Begriffe und die dahinterliegenden Konzepte ständig durcheinandergeworfen werden, wollen wir sie einmal erklären.

Eine Korrelation beschreibt einen statistischen Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen: Verändert sich die eine, verändert sich häufig auch die andere – nicht immer, aber im statistischen Mittel.

Doch das bedeutet nicht automatisch, dass eine auch die Ursache der anderen ist.

Eine Kausalität liegt vor, wenn zwischen zwei Variablen eine eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehung besteht: Die Veränderung der einen (Ursache) führt direkt zu einer Veränderung der anderen (Wirkung). 

Ein klassisches Beispiel: Wenn es regnet, wird die Straße nass. Hier zeigt sich gut, dass Kausalität eine klare »Richtung« hat – denn wenn die Straße nass ist, heißt das noch lange nicht, dass es geregnet hat. Vielleicht war es auch der Rasensprenger. Oder der Nachbar mit dem Gartenschlauch.

Ein berühmtes Beispiel macht den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität besonders anschaulich: Eine britische Studie fand heraus, dass in Regionen mit mehr Störchen auch mehr Kinder geboren werden. Bringt der Storch also tatsächlich die Babys?

Die Erklärung ist viel banaler: Sowohl die höhere Geburtenrate als auch die größere Zahl an Störchen lassen sich durch dasselbe Phänomen erklären – ländliche Gebiete. Mehr Platz, weniger Lärm und offene Flächen locken nicht nur junge Familien, sondern auch nistende Störche an.

Geburtenrate und Storchenpopulation korrelieren also miteinander. Der kausale Faktor für beide Phänomene liegt jedoch in der ländlichen Umgebung.

Wenn also das nächste Mal eine Schlagzeile einen vermeintlichen Zusammenhang präsentiert – sei es zwischen Brillen und Intelligenzbestien, Störchen und Babyboomern oder Schokoladenkonsum und Nobelpreisträgern (ja, den gibt es wirklich!) – lohnt es sich, kurz innezuhalten und eine einfache Frage zu stellen: Wie hängen diese Dinge wirklich zusammen?

Denn Hand aufs Herz – die Realität ist oft weit weniger spektakulär als die Schlagzeile darüber.

Von Scheinkorrelationen über Kovarianz bis hin zum Problem der dritten Variable – wir haben einiges ausgelassen. Für alle, die tiefer in die Materie einsteigen möchten, empfehlen wir den ausführlichen Beitrag von Scibbr, bei dem auch wir uns Inspiration geholt haben.