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In der Statistik spricht man von einer Korrelation, wenn zwei oder mehr Variablen in einer statistischen Beziehung zueinander stehen. Betrachten wir zum Beispiel die Variablen „Umsatz mit Sonnenschutzmitteln“ und „Umsatz mit Speiseeis“; beide Variablen nehmen im Sommer zu, weil die Menschen bei steigenden Temperaturen mehr Speiseeis und Sonnenschutzmittel kaufen. Diese beiden Variablen stehen also in einer statistischen Beziehung zueinander, da bei einer Veränderung der einen Variable auch eine Veränderung der anderen eintritt.
Die Kausalität geht über die Definition des Ausmaßes der Beziehung zwischen Variablen hinaus und definiert auch die Art der Beziehung zwischen ihnen. Sie impliziert, dass eine Veränderung der einen Variablen eine Veränderung der anderen verursacht, was bedeutet, dass die beiden Variablen in einem kausalen Zusammenhang stehen. In einer kausalen Beziehung, die auch als Ursache-Wirkungs-Beziehung bezeichnet wird, gibt es eine unabhängige Variable (die Ursache) und eine abhängige Variable (die Wirkung); eine Veränderung der unabhängigen Variable beeinflusst oder verursacht eine Veränderung der abhängigen Variable.
Betrachten wir zum Beispiel „Temperatur“ und „Speiseeisverkauf“. Wenn die Temperatur steigt, kaufen mehr Menschen Speiseeis; die Temperaturänderung hat eine Änderung des Verkaufs von Speiseeis bewirkt, so dass zwischen den beiden Variablen eine kausale Beziehung besteht. In dieser Beziehung ist die „Temperatur“ die unabhängige Variable (die Ursache) und der „Speiseeisabsatz“ die abhängige Variable (die Wirkung).
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Korrelation bedeutet einen statistischen Zusammenhang zwischen Variablen. Streudiagramme werden häufig zur Darstellung von Variablen auf einer xy-Ebene verwendet, um das Vorhandensein und die Art der Korrelation zwischen den Variablen zu bestimmen. Wenn das auf dem Streudiagramm dargestellte Muster durch eine gerade Linie angenähert werden kann, ist die Korrelation zwischen den Variablen „linear“. Ist dies nicht der Fall, handelt es sich um eine „nicht lineare“ Korrelation.
Es gibt drei Haupttypen von Korrelationen:
Kausalität bedeutet, dass eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Variablen besteht, d. h. eine Veränderung der einen Variablen bewirkt eine Veränderung der anderen. Es ist wichtig zu bedenken, dass Korrelation nicht immer Kausalität bedeutet und dass eine kausale Beziehung nur anhand schlüssiger und zuverlässiger Daten festgestellt werden kann.
Die kausale Beziehung zwischen zwei Variablen kann mit den folgenden Ansätzen nachgewiesen werden:
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Korrelation“ und „Kausalität“ sind zwei unterschiedliche Konzepte, die nicht miteinander verwechselt werden dürfen. Korrelation bedeutet lediglich, dass eine statistische Beziehung oder Assoziation zwischen zwei Variablen besteht; sie besagt nicht, dass eine Variable die andere beeinflusst. Kausalität hingegen bedeutet, dass eine Variable die andere beeinflusst und dass eine Veränderung der einen Variable eine Veränderung der anderen „verursacht“.
Kausalität impliziert immer Korrelation, aber Korrelation impliziert nicht Kausalität. Wir wollen verstehen, warum.
Es gibt zwei Hauptgründe dafür, dass Korrelation nicht gleichbedeutend mit Kausalität ist:
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Correlation is a term used to describe the existence of a statistical association, or relationship, between two variables.
Correlation simply implies a statistical association between variables while causation implies that a change in one variable causes a change in the other.
Correlation does not imply causation for the following reasons;
There are three main types of correlation, namely;
Causation is a term used to describe cause-and-effect relationships that exist when a change in one variable can influence a change in the other.
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