Korrelation ist nicht Kausalität

Englisch: Cum hoc ergo propter hoc · auch: Correlation implies causation, Mit diesem, also deswegen, Scheinkausalität, Scheinkorrelation

Aus dem gemeinsamen Auftreten oder statistischen Zusammenhang zweier Größen wird ohne weitere Prüfung geschlossen, dass die eine die andere verursacht.

Zwei Größen können gemeinsam steigen oder fallen, ohne dass die eine die andere bewirkt. Möglich sind eine gemeinsame dritte Ursache, eine umgekehrte Wirkrichtung oder reiner Zufall, besonders wenn man viele Datenreihen vergleicht. Eine Korrelation ist ein Hinweis, der eine Prüfung wert ist, aber kein Beweis. Erst Studien, die andere Einflüsse kontrollieren, erlauben belastbare Aussagen über Ursachen.

Beispiel

„Bezirke mit mehr Radwegen haben höhere Mieten – Radwege treiben also die Wohnkosten in die Höhe.“

So geht es besser

Nach Drittvariablen, umgekehrter Kausalität und Zufall fragen und Studien heranziehen, die diese Erklärungen ausschließen.