Korrelation vs. Kausalität

Wer kennt sie nicht, diese Schlagzeilen? Sie begegnen uns im Radio, in Boulevardblättern oder auf Social Media: »Forscher haben festgestellt, dass Menschen mit Brillen intelligenter sind.« Ein Grund zur Freude, dass die Straßenschilder in den letzten Jahren immer verschwommener geworden sind? Denn eine Studie der Universität von Edinburgh hat einen solchen Zusammenhang tatsächlich festgestellt. Aber auch wenn die Schlagzeile nicht gelogen ist – so richtig stimmen tut sie auch nicht. Was dahinter steckt, verraten wir euch in diesem Artikel.

Die Schlagzeile lässt vermuten, dass das tragen einer Brille die Ursache für hohe Intelligenz sei. Nach dieser Logik könnte man einen hohen IQ quasi beim Optiker kaufen. Ganz so einfach ist es leider nicht.

Tatsächlich zeigt die Studie lediglich, dass schlechte Augen (und die damit verbundene Brille) und hohe Intelligenz auf gemeinsame genetische Faktoren zurückzuführen sind. Die beiden Phänomene korrelieren, haben aber keinen kausalen Zusammenhang. Da diese Begriffe häufiger verwechselt werden, als uns lieb ist, wollen wir sie kurz erklären.

Eine Korrelation beschreibt einen Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen – immer wenn Variable A steigt (oder sinkt), nimmt auch Variable B zu (oder ab). In unserem Fall: Wenn das Sehvermögen abnimmt, steigt die Intelligenz – natürlich nur im statistischen Mittel. Aber nur weil zwei Dinge zusammen auftreten, bedeutet das nicht, dass das eine das andere verursacht.

Eine Kausalität beschreibt hingegen eine eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Variablen. Die Veränderung einer Variable (Ursache) führt direkt zur Veränderung einer anderen Variable (Wirkung). Ein klassisches Beispiel: Wenn es regnet (Ursache), wird die Straße nass (Wirkung). An diesem Beispiel erkennt man auch gut, dass Kausalität eine klare »Richtung« hat – denn wenn die Straße nass ist, bedeutet das noch lange nicht, dass es geregnet hat. Schließlich könnte auch der Sprinkler gelaufen sein, oder der Nachbar sein Auto gewaschen haben.

Ein weiteres Beispiel veranschaulicht den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität: Eine britische Studie fand heraus, dass es in Regionen mit mehr Störchen auch mehr Geburten gibt. Bringt der Storch also doch die Kinder?

Die Erklärung ist viel banaler: Sowohl höhere Geburtenraten als auch größere Storchenpopulationen kommen vor allem in ländlichen Gebieten vor. Die Ursache für beide Phänomene ist also die ländliche Region – mehr Platz und Ruhe lockt sowohl junge Familien als auch nistende Störche an. Storchenpopulation und Geburtenrate korrelieren miteinander. Der kausale Faktor für beide Phänomene ist jedoch die ländliche Umgebung.

Wenn also das nächste Mal eine Studie einen vermeintlichen Zusammenhang aufzeigt – sei es zwischen Brillen und Intelligenzbestien, zwischen Störchen und Babyboomern oder zwischen Schokoladenkonsum und Nobelpreisträgern (ja, den gibt es wirklich!) – sollten wir kurz innehalten und uns die entscheidenden Fragen stellen: Wie hängen diese Dinge wirklich zusammen? Beweisen wir hier gerade wieder den sprichwörtlichen Klapperstorch? Denn seien wir ehrlich – manchmal ist die Realität einfach deutlich weniger spektakulär als bombastische Überschriften.

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 wir uns auch das eine oder andere Mal Inspiration geholt haben.