Diskussion:Cum hoc ergo propter hoc/Archiv

message: Da immer nur die fälschliche Behauptung "post hoc ergo propter hoc" zitiert wird, wäre es doch gut, die richtige Aussage korrekt formuliert zu wissen und anzuwenden. Ist diese "post hoc non est propter hoc"? Ich denke, das sollte mit reingebracht werden. Gruß, --84.161.224.179 12:36, 12. Okt. 2007 (CEST)
thread_title:  "post hoc non est propter hoc"? 

message: Das Lüchow-Dannenberg-Syndrom ist doch kein Besipiel dafür, in diesem Fall ist doch die Polizeipräsenz die Ursache für die gestiegene (gezählte) Kriminalitätsrate. Anders ausgedrückt: Es gibt gar nicht erst die Vorraussetzung "A und B gelten zur gleichen Zeit", weil B einfach falsch bestimmt wurde... -- 91.63.119.76 14:34, 12. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Dann nehm ich es raus.... -- 91.63.106.232 22:09, 28. Sep. 2010 (CEST)
replies: text:  Siehe aber Lüchow-Dannenberg-Syndrom. --WAH 22:23, 28. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Das Argument der 91.63.IP ist: Es gibt anders als beim Fehlschluss einen nachweisbaren nachvollziehbaren Ratensteigerungs- und Ratensenkungszusammenhang: Beim Lüchow-Dannenberg-Syndrom liegt ein Denkfehler höchstes in der Ungenauigkeit zwischen Kriminalitätsrate und Kriminalität.--Pacogo7 23:12, 28. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Nun ja, der Unterschied zwischen Kriminaliät und Kriminalitätsrate scheint mir doch der springende Punkt zu sein und nicht nur eine Ungenauigkeit. M.a.W.: Eine einfache Umformulierung könnte das Beispiel - das ich aus mehreren Veröffentlichungen kenne - doch für diesen Artikel akzeptabel machen. --WAH 00:03, 29. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Der Unterschied zwischen Kriminaliät und Kriminalitätsrate ist tatsächlich der springende Punkt beim Lüchow-Dannenberg-Syndrom. Aber es besteht eine nachvollziehbar-kausale Abhängigkeit zwischen Polizeipräsens und Kriminalitätsrate. Ein Cum hoc ergo propter hoc-Fehlschluss besteht darin, dass eine nachvollziehbar-kausale Abhängigkeit nicht da ist. - Der Ein Cum hoc ergo propter hoc-Fehlschluss hat gar nichts zu tun mit einem Springenden Punkt, wo zwei Parameter (Kriminaliät und Kriminalitätsrate) nur verwechselt oder unscharf definiert werden. - Schlaf mal eine Nacht drüber, nix für ungut. ;) --Pacogo7 00:21, 29. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Kollege, ich meine die Grundidee schon verstanden zu haben; meine letzte Veranstaltung, in der ich über Korrelation und Kausalität sprach, liegt noch nicht so lange zurück. Normalerweise revertiere ich auch nicht "einfach so", aber das nur am Rande. Lass uns aber nicht "Rechthaben" spielen, sondern "Enzyklopädiebasteln": Kann man das Deiner Ansicht nach so umformulieren, dass es in diesem Lemma an der passenden Stelle ist? Ich kenne das aus der Literatur tatsächlich als gerne gebrauchtes Beispiel für einen Fehlschluss dieser Art. Aber jetzt schlaf ich tatsächlich einmal drüber. Gruß --WAH 00:37, 29. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  Lüchow-Dannenberg-Syndrom 

message: Sind Verbrechen temperaturabhängig? — Martin Vogel 鸟 20:09, 8. Apr. 2005 (CEST)
replies: text: Yepp, das Standardbeispiel, das an den Unis immer genommen wird - strenge Korrelation von Eisverkauf und Kriminalität. Ist wohl mehr Menschen näher als Schoko und Akne. GuidoD 16:05, 19. Mai. 2006 (CEST)
replies: text:  Besser wäre die Korrelation zwischen dem Rückgang der Geburten und dem Rückpaar der Störche in Holland als "Beweis" dafür, dass der Storch die Babies bringt. Dies hat sogar einen verborgenen Zusammenhang: Wohlstand --> eher tiefere Geburtenraten, da auch die Frau arbeitet --> wegen höherem Wohlstand wird mehr freies Land wegen neuem Siedlungsraum verbaut --> Störche verlieren ihr Habitat. --Keimzelle    talk    17:19, 2. Jun. 2006 (CEST)
thread_title:  Wahl der Beispiele 

message: Zitat: "Die Geburtenzahl nimmt ab, weil Frauen öfter berufstätig sind – ein Umstand, der den Wohlstand erhöht und den Siedlungsbau eher beschleunigt."
Dabei handelt es sich mMn um eine grobe Verallgemeinerung (böse Zungen könnten sogar von cum hoc ergo propter hoc sprechen. Man mag davon sprechen, dass die Berufstätigkeit ein Grund ist, aber bestimmt nicht der einzige, möglicherweise liegt hier auch der Fall von beide haben einen gemeinsamen Grund vor (oder eine Mischung aus diesen beiden Ansichten). Wie auch immer eine derart absolute Aussage halte ich gerade bei diesem Thema für völlig unangebracht.
Ähnliches gilt für "Dies ist kein Beleg dafür, dass der Storch die Babys bringt, sondern ein Beleg für den wachsenden Wohlstand in Europa.". Siedlungsbau ist der (oder ein) Grund für die rückgehende Zahl an Störchen. Wachsender Wohlstand ist keine zwingende Bedingung dafür, dass es mehr Siedlungen gibt als in der Vergangenheit.  -- Eky 77 03:10, 4. Mär. 2007 (CET)
thread_title:  Grund für Abnahme der Geburtenzahl 

message: Vor Gericht habe ich mehrmals eine abgewandelte Logik gehört: "Es kommt nicht darauf an wem es nützt sondern wer vorher glaubte daß es ihm nützt" was imho ein sehr anschaulicher Spezialfall von "cum hoc ergo propter hoc" ist.
Beispiel: Herr Weiß fackelt seine Scheune ab um die Versicherung zu kassieren. Er wird erischt und muß das Grundstück verkaufen um seinen Anwalt zu bezahlen. Herr Schwarz erwirbt das Grundstück. Nach Cui Bono Logik ist Herr Schwarz verdächtig aber Herr Weiß nicht. (nicht signierter Beitrag von 93.104.78.42 (Diskussion | Beiträge) 21:41, 7. Nov. 2009 (CET)
thread_title:  indirekte Verwendung 

message: Man sollte "Cum hoc ergo propter hoc" und "Post hoc ergo propter hoc" trennen und zwei Artikel daraus machen.
Wäre super, wenn sich da ein "Experte" mal dran versuchen würde... 
:Hallo. Warum sollten zwei Artikel daraus entstehen? ... Wer die Antwort auf diese Frage sicher weiß, oder weiß warum zwei Artikel nötig sind, ... der kann dann die zwei Artikel auch schreiben. ;) --PaCo 20:08, 7. Feb. 2007 (CET)
thread_title:  Abgrenzung zum Post hoc ergo propter hoc 

message: Die unten genannten Bilder, die in diesem Artikel verwendet werden, sind auf Commons gelöscht oder zur Löschung vorgeschlagen worden. Bitte entferne die Bilder gegebenenfalls aus dem Artikel oder beteilige dich an der betreffenden Diskussion auf Commons. Diese Nachricht wurde automatisch von CommonsTicker erzeugt.
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-- DuesenBot 16:46, 13. Apr. 2007 (CEST)
thread_title:  Bildwarnung (1) 

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-- DuesenBot 16:40, 20. Apr. 2007 (CEST)
thread_title:  Bildwarnung (2) 

message: Ich denke, es ist hier nicht das konsekutive cum ("damit") gemeint, sondern das cum coincidentiae, also die zeitliche Koinzidenz ("zeitgleich mit").
Ich schlage daher vor, die Übersetzung von „damit, also deswegen“ in „zugleich, also deswegen“ zu ändern. 
:Finde ich sehr viel treffender als die jetzige Übersetzung. Jetzt hätte ich nur gerne noch gewusst, wen ich hier lobe ;-) -- Franz Berwein 20:24, 19. Okt. 2009 (CEST)
thread_title:  Übersetzung des "cum hoc" 

message: "Ein anderes Beispiel, das hin und wieder in Lehrbüchern erwähnt wird, ist, dass die weltweite Bevölkerung offenbar an das Alter der englischen Königin gekoppelt sei: beide Größen steigen jedes Jahr. Dabei tritt wieder eine gemeinsame Ursache auf: die Zeit."
Ich bin nicht der Meinung, dass die Zeit die Ursache der Bevölkerungszunahme ist.
--Jawok 13:55, 13. Jun. 2007 (CEST)
thread_title:  Königin von England 

message: Plumper Fehler: Leider wurde der Satz am Ende mit "wegen diesem" übersetzt. Ich habe das mal korrigiert, da das Wegen im Deutschen mit dem Genitiv steht. Warum? Darum! --BlueScreen-Bertrand 09:12, 24. Jul. 2008 (CEST)
thread_title:  propter hoc - wegen <b>dieses</b> 

message: Ich bin der Meinung, dass man diesen Teil für die Erklärung des "cum hoc ergo propter hoc" herausnehmen sollte. Denn das klingt so, als würde Schokolade keine Pickel (damit meine ich jetzt nicht die Krankheit Akne als solches) verursachen. Akne bekommen viele Jugendliche durch die Hormonumstellung und nicht durch das Essen von Schokolade. Die schlechte Ernährung, vor allem das Essen von Schokolade und fettigen Chips, verschlimmert jedoch das Hautbild. Diese Aussage begründet auf eigener Erfahrung (habe seit 20 Jahren Akne) und anderer in meinem Bekanntenkreis.
Bevor da nicht mittels einer ordentlich durchgeführten Studie bewiesen wurde, dass Schokolade KEINE Auswirkungen uaf das Hautbild Aknekranker hat, sollte dieser Teil gestrichen werden.
Grüße
Alexander S. 
:Du solltest dir die Ausführungen in dem Beispiel nochmals genau durchlesen, ganz besonders den Schluss. Da steht exakt, dass diese Korrelation genauerer Studien bedarf. Ich halte es für ein sehr gut ausgeführtes Beispiel und würde ungern darauf verzichten. Wenn du aber eines der anderen Beispiele entsprechend gut umformulieren könntest, dass es ebenso anschaulich wird (gerne hier in der Diskussion), dann können wir das Schokoladenbeispiel streichen. --سلوك Saluk 08:57, 27. Aug. 2008 (CEST)
thread_title:  Schokolade und Akne 

message: Im Artikel wird dies aber suggeriert ("Unwahrscheinlichkeit eines Zusammenhangs" = Wahrscheinlichkeit eines fehlenden Zusammenhangs). Diese Aussage ist zwar sehr anschaulich, geht aber leider auf Kosten der (komplexeren) Wahrheit. Tatsächlich geben Signifikanztests (in Bezug auf Korrelationen) nämlich an, wie wahrscheinlich das beobachtete Ereignis (bzw. der beobachtete statistische Zusammenhang: also die Korrelation) unter zufälligen Voraussetzungen wäre. Und das ist eben nicht die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die bereits gemachte Beobachtung ein Zufallsprodukt ist!
Hier besteht ein mathematisch bedeutsamer Unterschied, denn: Die Wahrscheinlichkeit für ein (der Beobachtung entsprechendes) Ereignis unter der Bedingung der Gültigkeit der Nullhypothese ("kein echter Zusammenhang") ist eine Vorwärts-Wahrscheinlichkeit [= A-priori-Wahrscheinlichkeit: Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis unter der Bedingung X ("kein echter Zusammenhang"): Das ist der Wahrscheinlichkeitswert, den der Signifikanztest ausspuckt]. Die Wahrscheinlichkeit für die Gültigkeit der Nullhypothese unter der Bedingung, dass eine bestimmte Beobachtung schon gemacht worden ist, ist hingegen eine Rückwärts-Wahrscheinlichkeit [= A-posteriori-Wahrscheinlichkeit: Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Bedingung X ("kein  echter Zusammenhang") - unter der Bedingung einer bereits gemachten Beobachtung (bzw. eines  beobachteten Zusammenhangs), die entweder unter dieser (vermuteten) Bedingung X (also durch Zufall), oder aber unter einer anderen Bedingung zustande gekommen sein könnte: Das ist die Weise, in der der Signifikanzwert oft fehlinterpretiert wird]. Vorwärts- und Rückwärtswahrscheinlichkeiten sind mathematisch nicht identisch und dürfen nicht miteinander verwechselt werden. Identisch wären ihre Werte entsprechend der Formel von Bayes nur dann, wenn man unterstellen würde, dass beide Hypothesen (Null- und Alternativhypothese) vor der gemachten Beobachtung gleichwahrscheinlich waren. Implizit unterstellt der Signifikanztest daher gewissermaßen die vorherige Gleichwahrscheinlichkeit beider Hypothesen (denn eigentlich ließe nur ein a-posteriori-Wahrscheinlichkeitswert eine brauchbare Schlussfolgerung zu) - auch wenn man Hypothesen streng genommen keine Wahrscheinlichkeiten zuordnen kann bzw. darf. Der Signifikanzwert lässt sich daher nur dann - im weitesten Sinne - als Wahrscheinlichkeit der Nullhypothese bzw. als "Unwahrscheinlichkeit" eines systematischen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen interpretieren, wenn man voraussetzt, dass zuvor (unabhängig von der Beobachtung) ein bestehender Zusammenhang ebenso wahrscheinlich gewesen wäre wie ein fehlender Zusammenhang.
Der Unterschied zwischen der Interpretation des Signifikanztheorems und der tatsächlichen "Hypothesenwahrscheinlichkeit" wird vor allem dann deutlich, wenn fehlbare diagnostische Tests ein statistisch extrem seltenes Ereignis (z.B. eine Krankheit) überprüfen sollen (siehe den Artikel über den Satz von Bayes). In Abhängigkeit von der statistischen Seltenheit des Ereignisses (Extrembeispiel: nur 10 bekannte Fälle weltweit) kann es dann nämlich durchaus sein, dass eine Fehldiagnose die mit Abstand wahrscheinlichste Erklärung für ein positives Testergebnis wäre - obwohl ein Test z.B. eine "Treffsicherheit" von über 99% hat. Eine noch so unwahrscheinliche falsche Positivdiagnose wäre also retrospektiv immer noch viel wahrscheinlicher als Erklärung als das extrem seltene Ereignis mit korrekter Diagnose. Da in der Logik des Signifikanztheorems Hypothesen aber keine Vorabwahrscheinlichkeiten haben (und erst recht keine unterschiedlichen), würde ein Signifikanztest zu dem (höchstwahrscheinlich falschen!) Ergebnis kommen, dass die Hypothese, der Patient sei gesund, verworfen werden muss. Daher ist die Behauptung falsch, dass der Signifikanztest die Unwahrscheinlichkeit eines systematischen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen (oder auch die Unwahrscheinlichkeit der Nicht-Zufälligkeit irgendeiner gemachten Beobachtung) angeben würde. Vielmehr gibt er an, mit welcher Wahrscheinlichkeit in der untersuchten Stichprobe von Vornherein ein solcher statistischer Zusammenhang zu erwarten gewesen wäre (der mindestens so groß ist wie die gemachte Beobachtung) - und zwar unter der Bedingung, dass in der Population (also tatsächlich) gar kein solcher Zusammenhang besteht. Kurz: Er gibt die Wahrscheinlichkeit des beobachteten Zusammenhangs unter Zufallsbedingungen an - und nicht die Wahrscheinlichkeit einer Zufallsursache nach bereits gemachter Beobachtung.
Ein einzelner Signifikanztest könnte z.B. durchaus mit p < 0,01 (also hochsignifikant!) die Hypothese stützen, dass eine bestimmte Versuchsmaus fliegen kann - weil man eine Beobachtung gemacht hat, die (ohne die mutmaßlichen Flugkünste der Maus als Erklärung) in weniger als 1% aller Fälle zufällig auftreten würde. (Z.B. ein Hebel, der im geschlossenen Mäusekäfig sehr hoch an einem Faden in der Luft hängt, und dessen Position verändert wurde - was aber nur in weniger als 1% aller Fälle von einem Zufallsgenerator bewirkt wird). Trotzdem würde wohl jeder ernst zu nehmende Wissenschaftler davon ausgehen, dass jeder Zufallstreffer noch wahrscheinlicher ist als die Erklärung, dass die Maus in einem unbeobachteten Moment zu dem Hebel geflogen sein muss. Da aber eine von beiden Erklärungen zutreffen muss (- denn der Hebel wurde umgelegt -), wäre es logisch sinnvoll, (nach Bayes) einen "Wahrscheinlichkeitsquotienten" der a-priori-"Wahrscheinlichkeitswege" zu bilden ["Wahrscheinlichkeit für die Gültigkeit der mutmaßlichen Bedingung, multipliziert mit dem anschließenden Zustandekommen des Ereignisses auf diesem Wege (Zähler) - dividiert durch die summierten Einzelwahrscheinlichkeiten für die Gültigkeit beider bzw. aller potenziell zum Ereignis führenden Bedingungen, jeweils multipliziert mit den Wahrscheinlichkeiten des Zustandekommens des Ereignisses unter der Gültigkeit dieser Bedingungen (Nenner)], um herauszufinden, wie wahrscheinlich a posteriori (also retrospektiv) jede der beiden Erklärungen (Flugkünste vs. Zufall) ist. Da die eine kombinierte a-priori-Wahrscheinlichkeit ("Mäuse können fliegen, und die Maus wird den Hebel umlegen") hier praktisch bei Null liegt, während die andere ("Ein Zufallstreffer wird eintreten und wird den Hebel umlegen") immerhin größer als Null ist, wäre der Zähler des Bruchs im Falle der fliegenden Maus gleich Null (so dass die aus dem Bruch resultierende a-posteriori-Wahrscheinlichkeit ebenfalls Null betrüge), und im Falle des Zufallstreffers wären Zähler und Nenner identisch (so dass die a-posteriori-Wahrscheinlichkeit 1 ergäbe). Somit wäre auch mathematisch klar, dass ein Zufallstreffer am Werk gewesen sein muss. Das Signifikanztheorem verbietet solche Überlegungen aber und würde stattdessen zu dem Schluss kommen, dass die Maus offenbar geflogen sein muss (wobei Irrtümer durch ein falsches Verwerfen der Nullhypothese natürlich vorbehalten bleiben).
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Langer Rede kurzer Sinn: Bis jetzt heißt es im Artikel:
"Um dies zu prüfen, bedient man sich statistischer Signifikanztests, welche die Unwahrscheinlichkeit eines Zusammenhangs zahlenmäßig angeben. Ergeben die Signifikanztests, dass die vierte Kategorie auszuschließen ist, kann man versuchen, durch wohlüberlegte Experimente oder verbesserte Beobachtungen herauszufinden, wie es um die Kausalität bestellt ist."
Ich habe mir erlaubt, folgende Änderung vorzunehmen:
"Um dies zu prüfen, bedient man sich statistischer Signifikanztests, welche in Zahlen angeben, wie wahrscheinlich das Auftreten des beobachteten (oder eines noch stärkeren) statistischen Zusammenhangs unter rein zufälligen Voraussetzungen wäre. Ist diese Wahrscheinlichkeit hinreichend gering, wird der Zufall als Erklärungsmöglichkeit ausgeschlossen, und man kann versuchen, durch wohlüberlegte Experimente oder verbesserte Beobachtungen herauszufinden, wie es um die Kausalität bestellt ist".
-- 90.186.35.208 05:23, 22. Jun. 2009 (CEST)
thread_title:  Signifikanztests geben ''nicht'' die Wahrscheinlichkeit der Nullhypothese an! 

message: Deckt dies wirklich nur Fehlschlüsse ab, die auf der Koinzidenz der Ereignisse beruht? Dieser Fehlschluss wird ja auch oft genug gemacht, wenn kein zeitliches Aufeinandertreffen vorliegt, also irgendeine Korrelation vorliegt, z.B. die Musikauswahl der Schwangeren und die Note beim Schulabschluss des Kindes. Das mag sich oft überschneiden, aber nicht immer. --Jogy sprich mit mir 11:14, 5. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  Nur bei Koinzidenz? 

message: Habe die Änderung von Special:Contributions/80.152.241.10480.152.241.104 rückgängig gemacht; laut Intelligenztest#Normierung nicht möglich. Da zwar bei jedem Intelligenztest das Alter abgefragt wird, aber nicht die Schuhgröße, kann es nur ein kleiner Ausschnitt sein. Mit dem Sprachverständnis als Erklärung für den Effekt der Schuhgröße, kann es sich also nur um einen Test handeln, der von Kindern ausgefüllt wurde, die lesen können, aber noch nicht vollständig ausgewachsen sind. Das dürfte nur eine Alterspanne von etwa zehn Jahren betreffen. Nimmt man dann noch den Flynn-Effekt hinzu, dann hätte man bei jüngeren Jahrgängen sowieso wieder einen höheren IQ. Hier käme also eher der Effekt hinzu, dass jüngere Generationen häufig größer als ihre Eltern werden. Mir erscheint die IP wollte nur testen, ob jemand genügend Intelligenz besitzt, um den Hoax zu erkennen. Mfranck (Diskussion) 11:30, 4. Apr. 2015 (CEST)
thread_title:  Schuhgröße und Intelligenz 

message: Beispiele
Illustration
    Ereignis A: „Im Jugendalter steigt der Schokoladenkonsum.“
    Ereignis B: „Im Jugendalter tritt vermehrt Akne auf.“
Schlussfolgerung: „Schokolade verursacht Akne bei Jugendlichen.“ 
Doof, weil Schokolade wirklich Pickel macht. (nicht signierter Beitrag von 92.76.88.185 (Diskussion) 21:44 23. Nov 2018 (CET))
:Tja, wenn Du das weißt, ist das so.-- Leif Czerny 10:02, 26. Nov. 2018 (CET)
replies: text: Archivierung dieses Abschnittes wurde gewünscht von: -- Leif Czerny 10:02, 26. Nov. 2018 (CET)
thread_title:  schlechtes Beispiel 

message: Weil du arm bist musst du eher sterben. --178.142.36.141 16:13, 2. Mai 2021 (CEST)
thread_title:  Schönes Beispiel