08.05.2008

Korrelation vs. Kausalität, Teil 2

"Korrelation ist nicht hinreichend für Kausalität" war - natürlich - inspiriert durch meine Lektüre von "Freakonomics". In eben jenem Buch wird in einem der Beispiele dafür, wie Korrelationen in die Irre führen können, dargelegt, dass zwar viele oft für wirkungsvoll gehaltene Maßnahmen keine Auswirkung auf die Kriminalitätsrate, ein Anstieg der Zahl der Polizisten aber sehr wohl ein Absinken der Kriminalitätsrate zur Folge hat.

Trotzdem bleibt eine Frage offen: Warum eigentlich?

Eine gutwillige Antwort: Weil mehr Polizisten mehr Abschreckung bedeutet.

Eine böswillige Antwort: Weil mehr potentielle Verbrecher von der Straße geholt werden, wenn mehr Polizisten eingestellt werden ;-)

Kommentare

Korrelationen führen nicht in die Irre, sondern dumme Wissenschaftler tun das. Ich hab das Buch nicht gelesen, hoffentlich ist man dort auch so schlau, daran zu denken, dass eine proklamierte Kausalität infolge von einer Korrelation ein Fehler in der Interpretation seitens des Wissenschaftlers ist und nicht ein Fehler in der Methode. Wir wurden damals mit dem "post hoc ergo procter hoc"-Irrtum ausdrücklich bekannt gemacht und jeder, der in empirischer Forschung ausgebildet wird, wird hoffentlich ebenfalls drauf aufmerksam gemacht und weiss, wo die Analyse aufhört und das interpretieren beginnt. Aber wahrscheinlich ist es trotzdem so, dass hier gern zuviel oder weitgehend interpretiert wird, ohne dass dahinter eine gute Theorie steht. Die wollen manche aus der Empirie ableiten. Das ist immer ein Problem. Dieses fehlerhafte Verhalten führt bei Dritten zu so dümmliche Bemerkungen wie die, dass man mit Statistiken alles beweisen könne. Eine gute Interpretation setzt a) sauberes techniches Handwerk und b) eine stimmige Theorie voraus = die Theorie muss schon vorhanden sien und kann nicht abgeleitet werden.

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