Korrelation und Kausalität sind zwei verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, um wissenschaftliche Forschung effektiv bewerten und interpretieren zu können. In diesem Artikel werden wir die Korrelation und die Kausalität getrennt voneinander untersuchen, bevor wir uns mit ihren Vergleichen befassen.
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In der Analytik ist Korrelation ein Begriff, der verwendet wird, um einen statistischen Zusammenhang zwischen Variablen anzuzeigen; wenn sich eine Variable ändert, ändert sich auch die andere. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Kovariation nicht unbedingt eine direkte oder indirekte kausale Verbindung zwischen den Variablen impliziert.
Es gibt drei Haupttypen von Korrelationen zwischen Variablen:
Betrachten Sie das folgende Beispiel: Wenn die Temperatur im Sommer steigt, nehmen sowohl der Verkauf von Speiseeis als auch von Badeanzügen zu. Obwohl die Verkäufe von Speiseeis und Badeanzügen eine positive Korrelation aufweisen, gibt es keinen kausalen Zusammenhang zwischen diesen Variablen. Vielmehr beeinflusst der Temperaturanstieg diese beiden Variablen separat, was zu ihrer positiven Korrelation führt.
In der Analytik ist Kausalität ein Begriff, der verwendet wird, um eine kausale Beziehung zwischen zwei Variablen anzuzeigen; eine Variable ist von der anderen abhängig. Bei einer kausalen Beziehung gibt es eine unabhängige Variable („die Ursache“) und eine abhängige Variable („die Wirkung“).
Bleiben wir bei dem oben erwähnten Beispiel:
Wir haben festgestellt, dass der Verkauf von Speiseeis und der Verkauf von Badeanzügen im Sommer aufgrund des Temperaturanstiegs eine positive Korrelation aufweisen. In diesem Beispiel steht die Temperatur in einem kausalen Zusammenhang mit dem Verkauf von Eiscreme und Badeanzügen. Wenn die Temperatur steigt, kaufen mehr Menschen Speiseeis; wenn die Temperatur steigt, kaufen mehr Menschen Badeanzüge.
Kausalität impliziert immer Korrelation, aber Korrelation impliziert nicht Kausalität. Aber warum?
Die Korrelation impliziert lediglich eine Beziehung zwischen Variablen, bedeutet aber nicht, dass die Kovariation aufgrund einer direkten oder kausalen Verbindung zwischen ihnen besteht. Umgekehrt bedeutet Kausalität mehr als nur eine Beziehung; sie impliziert eine bestimmte Art von Beziehung, die als Kausalbeziehung (oder Ursache-Wirkungs-Beziehung) bekannt ist. Damit eine kausale Beziehung zwischen zwei Variablen besteht, muss die eine die andere beeinflussen; wenn sich eine Variable ändert, muss dies eine Änderung in der anderen bewirken. Die Variablen stehen also in einem kausalen Zusammenhang.
Um auf die ursprüngliche Aussage zurückzukommen: Variablen, die in einer kausalen Beziehung stehen, sind miteinander verbunden, und daher impliziert Kausalität immer Korrelation. Da die Variablen jedoch miteinander in Beziehung stehen können, ohne sich gegenseitig direkt zu beeinflussen, bedeutet Korrelation nicht gleich Kausalität.
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Es gibt einige Gründe, warum wir nicht auf eine Kausalität schließen können, selbst wenn wir eine Korrelation feststellen:
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A few reasons why correlation may not imply causation are;
Correlation can be defined as a statistical association between variables.
Causation implies that a change in one variable influences a change in the other and there is, therefore, a causal link between them.
Correlation simply implies a statistical association, or relationship, between two variables. Causation, on the other hand, not only implies a relationship, it implies a causal relationship; it implies that a change in one variable is directly causing a change in the other.
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