KOLUMNE
Von Koinzidenz, Korrelation und Kausalität Von zufälliger Übereinstimmung, Zusammenhang und Ursächlichkeit Die Verlaufskurve der Scheidungsrate im US-Bundesstaat Kentucky stimmen praktisch deckungsgleich mit jener der Leute überein, die nach einem Sturz aus einem Fischerboot ertrunken sind. Interessante Beispiele finden Sie hier: www.tylervigen.com/spurious-correlations.
Enea Martinelli Interlaken
Die Verlaufskurven der Abnahme des Verkaufs von Musikkassetten und der Abnahme der Asthmatoten zwischen 2005 und 2013 sind praktisch deckungsgleich. (Quelle: https://www.heyde.ch Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität). Es wird wohl kaum jemand ernsthaft behaupten, dass es zwischen den beiden Tendenzen einen direkten Zusammenhang gibt (Korrelation), noch dass die eine Grösse tatsächlich von der anderen abhängt (Kausalität). Also ist es eine rein zufällige Übereinstimmung – eine Koinzidenz oder eine Scheinkorrelation.
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Bödeli- / BrienzInfo | November 2020
Die Statistiken korrelieren. Sie gehen wohl mit mir einig, dass die Übereinstimmung reiner Zufall, also eine Koinzidenz ist. So einfach und einleuchtend die oben genannten Beispiele sind: Es gibt auch weit kompliziertere Beispiele, bei denen man nach einer kurzen Analyse darauf kommt, dass es einen Zusammenhang geben könnte, man jedoch bei näherer Untersuchung feststellt, dass die Übereinstimmung rein zufällig ist. Um dies beweisen zu können, braucht es vertiefte Analysen und aufwändige statistische Testverfahren. Diese sind am aussagekräftigsten, wenn man die Resultate wiederholen kann. Wenn also beispielsweise die schwarze Katze von rechts immer Unglück bringt.
Eine etwas komplexere Fragestellung ist der Zusammenhang zwischen der Notwendigkeit von Corona-Massnahmen und der Übersterblichkeit. Die nicht vorhandene Übersterblichkeit als Mass für die Begründung der Nicht-Notwendigkeit der Corona-Massnahmen heranzuziehen halte ich für höchst problematisch. Das lässt sich so nicht beweisen, da die Sterblichkeitsraten von vielen Faktoren abhängig sind.
