Der brisante Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität (einfach erklärt) 📈
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- Опубликовано: 22 июл 2024
- Wer täglich Grünen Tee trinkt, lebt länger.
Kosmetikhersteller machen mehr Umsatz in einer Rezession.
Im Sommer passieren mehr Morde als im Winter.
Störche bringen Babys.
All diese Zusammenhänge sind statistisch bewiesen. Doch steckt hinter diesen Korrelationen auch eine Kausalität? Und was ist überhaupt der Unterschied? Und wie kann ich ihn erkennen?
Alle Antworten auf diese Fragen bekommst du in diesem Video.
Damit du vor der jedweder Verwechslungsgefahr gefeit bist und den Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation ein für alle Mal verinnerlichst, habe ich in diesem Video 3 praxisnahe Beispiele für dich, anhand derer du JETZT den Unterschied verstehst und dir auch in Zukunft merken kannst, wenn du dich an das jeweilige Beispiel zurückerinnerst.
So wirst du nicht nur eines der wichtigsten Grundprinzipien der Statistik auf Anhieb verstehen, sondern kannst Informationen und Aussagen in wissenschaftlichen Arbeiten und Studien künftig besser einordnen. Zudem hilft dir dieses Wissen dabei, Fehlschlüsse von Medien, Politikern oder Organisationen zu entlarven und die Welt um dich herum ein kleines bisschen aufgeweckter wahrzunehmen.
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📖Der Blog-Artikel zum Video 📖
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Eine der größten Ursachen für Falschaussagen im wissenschaftlichen Kontext ist eine Verwechslung der beiden Konzepte Kausalität und Korrelation. Doch der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation ist ist nicht nur für die korrekte Interpretation wissenschaftlicher Studien von großer Bedeutung, sondern auch für Alltagssituationen.
Grundlage für sowohl Kausalität als auch Korrelation ist die Beziehung bzw. der Zusammenhang zweier Variablen.
Zum Beispiel:
Variable A: Konsum von Grünem Tee (z.B. in Gramm)
Variable B: Lebenserwartung (z.B. in Jahren)
Die Ausprägungen der Variablen sollten möglichst messbar sein. In den Beispielen, die ich verwende, besitzen die Daten ein metrisches Skalenniveau, d.h. zumindest rein mathematisch könnten Menschen unbegrenzt viel Tee konsumieren und unendlich alt werden.
Betrachtet man nun ein Datensample von Teetrinkern, deren Grüntee-Konsum über ihr gesamtes Leben aufgezeichnet wurden, könnte man entsprechend die beiden Variablen Grüntee-Konsum und Lebenserwartung aus dem Sample ziehen und miteinander in Beziehung setzen.
In der Realität kann man feststellen, dass Konsumenten von viel grünem Tee tatsächlich älter werden. Hier besteht demnach eine Korrelation.
Eine Kausalität zwischen beiden Variablen würde aber zum Beispiel nur bestehen, wenn der Grüne Tee als entscheidender Faktor für das lange Leben ausgemacht werden könnte. Ein Studiendesign zu entwerfen, das den Effekt des Grünen Tees isoliert über die gesamte Lebensdauer eines Menschen betrachten kann ist praktisch unmöglich.
Dieses Video handelt von:
Korrelation Kausalität Unterschied, Korrelation Kausalität einfach erklärt, Korrelation Kausalität Beispiel, Korellationkoeffizient, Statistik, Studium
Musik Abspann:
CC BY 3.0 "I dunno" by grapes downloaded from ccMixter
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Video startet hier: 1:50
Ahh, das mit den Störchen hatte ich schon öfter gehört, aber irgendwie erklärt dann immer niemand, wo die Korrelation herkommt. Endlich weiß ich es. :D
Tolles Video, wie immer. Hab Dank!
Gerne, danke für's gucken :)
Ein wirklich sehr gutes Video, danke!
Sehr hilfreich! Danke :)
Sehr geil, wie immer :-) LOVE it!! Kannst du bitte ein Video zum Thema Darstellung und kritische Würdigung als Ziel einer wissenschaftlichen Arbeit machen, wenn also ein Stand der Forschung oder so ein Käse als typische Typ gestellt wird. Wie das Ding gliedern und was schreiben da so um in das Ding ins nächste Level zu bringen;-) Das wäre echt hot !
Interessantes Thema. Da muss ich auch ein wenig recherchieren, aber ich nehme es mal mit auf die Liste. :) VG, Philip
Als Friseur habe ich in der Berufschule gelernt, dass unser Umsatz steigt während einer Rezession, sowie auch der Umsatz von Reisebüros und Juwelieren. Weil die Leute sich während der Rezession beweisen wollen, dass sie sich doch noch was leisten können. Die Erklärung mit Verzicht und kleinen Ausgaben wie für Lippenstift macht für mich mehr Sinn. Das Plus bei Reisebüros geht wohl auf die Oberschicht. Nicht mehr Leute verreisen, sondern mehr Geld wird dafür ausgegeben. Irgendwo muss das Geld ja hin, das die anderen verloren haben.
Hallo,
magst du eventuell nochmal die Abgrenzung zur Kovarianz erklären?
Der Hintergrund des erhöhten Konsums von Lippenstiften in einer Rezession könnte eventuell auch anders begründet sein.
Nicht das Verlangen nach Konsumbefriedigung könnte der Ursprung sein, sondern die evolutionsbiologische Hypergamie der Frau.
Hallo, entschuldigung, aber für mich war das Video gar nichts außer ein Video im Hintergrund, du hast noch nicht mal die Begriffe erklärt, ich habe gar nichts verstanden.
Startet bei 1:50
Ehrenhaft
Erklärung ganz gut, aber die Grafiken sind schlecht. Da gehört nur eine Kurve rein und an die Achsen die beiden Variablen.
Die Achsen hätte ich besser beschriften können, ja. Zwei Kurven zu vergleichen - da spricht aus meiner Sicht nichts dagegen. :)
@@shribemasteryourstudies wenn du zwei Kurven verwendest, ergibt das eigentlich nur für Zeitreihen Sinn. Aber man untersucht Korrelationen ja bei weitem nicht nur in Zeitreihen.
Und ansonsten stellt eine Kurve ja gerade den Zusammenhang zwischen zwei Variablen dar.
Eine Korrelation ist das Produkt einer Kausalität. Es gibt immer eine Ursache und eine Wirkung, die frage ist, wo hat die Ursache angefangen hat. In einem System des Chaos ist eine Korrelation und eine Kausalität das gleiche.
Mir erschließt sich nicht wirklich viel durch dieses video 🤷🏼♂️