prompter: Warum folgt aus einer Beobachtung dass A mit B korreliert nicht dass A die Ursache von B ist?

assistant: Die Ereignisse A und B können, obwohl sie korrelieren, unabhängig voneinander sein. Es ist auch möglich, dass B die Ursache von A ist.

Ein berühmtes Beispiel für die Korrelation unabhängiger Ereignisse ist die Korrelation zwischen der Anzahl von Filmen, die mit dem Schauspieler Nicolas Cage gedreht wurden und der Anzahl von Leuten, die in Swimmingpools ertrunken sind, die zwischen 1999 und 2009 zu 66,6% (r=0.666004) korrelierten. Dennoch ist es unwahrscheinlich, dass hier ein echter Zusammenhang besteht. Es gibt weitere Beispiele zufälliger Korrelationen mit noch höheren r-Werten.

Ein Beispiel für B als Ursache von A wäre, wenn Beobachtung A ist, dass die Straße nass ist und Beobachtung B, dass es regnet. Aus diesen Beobachtungen folgt nicht, dass es regnet, weil die Straße nass ist.

prompter: Wie kann ich den Wert von r berechnen?

assistant: Dafür ist es wichtig, die Konzepte von Korrelation und Kausalität zu verstehen. Eine Korrelation beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen. Eine Kausalität hingegen die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung. Haben zwei Merkmale A und B dieselbe Ursache, kann man oft eine Korrelation feststellen, die jedoch auf die gemeinsame Ursache zurückzuführen ist und nicht auf eine kausale Beziehung zwischen A und B. Es kann außerdem passieren, dass zwischen zwei unabhängige Merkmale A und B durch schieren Zufall eine Korrelation zu erkennen ist. Auch hier besteht natürlich keine kausale Beziehung.

prompter: Nehmen wir an, eine fiktive Schlagzeile lautet "Eine Studie hat gezeigt: Menschen mit Blutgruppe 0 erkranken weniger oft an dem Coronavirus".
Was wäre eine mögliche gemeinsame Ursache?

assistant: Eine mögliche gemeinsame Ursache in dem konkreten Beispiel könnte sein, dass es weniger Menschen mit Blutgruppe Null in der Gesamtbevölkerung gibt und dadurch die Absolute  Zahl von corona positiv getesteten Menschen mit Blutgruppe Null auch geringer ist. Das wäre natürlich ein sehr leicht zu überprüfender Fehler. Tatsächlich gibt es aber viele Wissenschaftsgebiete in denen eine saubere Trennung der Kausalitäten in einem abgeschlossenen Experiment sehr schwierig sein kann.

prompter: Wie ist dann Erkenntnisgewinn in diesen Gebieten möglich, wenn die Kausalitäten nicht sauber getrennt werden können?

prompter: Um eine mögliche gemeinsame Ursache finden zu können, müsste man denke ich, nach Überprüfung der Grundlagen der Studie. Unterschiede im Blut der Menschen mit Blutgruppe 0 zu allen anderen Blutgruppen und deren Auswirkungen auf die Erkrankungswahrscheinlichket untersuchen. Alleine aufgrund der Studie zu raten würde keinen Sinn machen.

assistant: Die Schlagzeile "Eine Studie hat gezeigt: Menschen mit Blutgruppe 0 erkranken weniger oft an dem Coronavirus" an sich zeigt lediglich eine Korellation. Da jedoch sowohl viele Menschen am Coronavirus erkrankt sind, als auch sehr viele menschen die Blutgruppe 0 haben, liegt es nahe die Schlagzeile als Hypothese zu formulieren. Für die Bestätigung der Kausalität ist aber eine intensive Untersuchung inklusive einer Kontrollgruppe nötig.

prompter: Gut! Dann nehmen wir einfach an "Eine Studie hat gezeigt: Menschen mit Blutgruppe 0 erkranken weniger oft an dem Coronavirus, eine intensive Untersuchung inklusive Kontrollgruppe, lässt einen kausalen Zusammenhang vermuten". Unter Berücksichtigung der Unterschiede der Blutgruppe und der Faktoren, die eine Infektionswahrscheinlichkeit beeinflussen können, nenne mir mögliche Ursachen für diesen Zusammenhang.

prompter: Wie würde man die These mit einem statistischen Hypothesentest bewerten?

assistant: Korrelation bedeutet, dass ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht, aber es bedeutet nicht unbedingt, dass eine dieser Variablen die Ursache der anderen ist. Es gibt andere Faktoren, die ebenfalls einen Einfluss auf beide Variablen haben können, oder es kann sogar ein gemeinsamer Ursprung geben, der beide Variablen beeinflusst.

Zum Beispiel kann es eine positive Korrelation zwischen dem Verzehr von Eis und der Zahl von Verkehrsunfällen geben, aber es bedeutet nicht, dass das Eisessen die Ursache von Verkehrsunfällen ist. Stattdessen kann es sein, dass beides durch den Sommer, in dem es mehr Verkehr und Eisverzehr gibt, beeinflusst wird.

Um zu bestimmen, ob eine Korrelation tatsächlich eine Kausalität darstellt, müssen weitere Untersuchungen und Tests durchgeführt werden, um den Mechanismus zu verstehen, durch den eine Variable die andere beeinflusst. Dies kann durch experimentelle Design, statistische Modelle oder andere Methoden erfolgen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Beobachtung, dass A mit B korreliert, nicht automatisch bedeutet, dass A die Ursache von B ist, und weitere Untersuchungen sind erforderlich, um eine Kausalität zu bestätigen oder zu widerlegen.