Wann bestätigt die positive Korrelation die Kausalität?

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Wann bestätigt die positive Korrelation die Kausalität?
Anonim
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Eine Korrelation, positiv oder negativ, impliziert niemals eine Kausalität. In der Statistik wird der Begriff Korrelation verwendet, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu beschreiben. Korrelationen sind positiv, wenn eine Erhöhung der Frequenz einer Variablen von einer Erhöhung der Frequenz der anderen Variablen begleitet wird. Negative Korrelationen wären umgekehrt: Die Abnahme der Frequenz einer Variablen wird von der Frequenzabnahme der anderen Variablen begleitet. Korrelation kann ein wertvolles Werkzeug für die statistische Analyse sein, aber sie kann keine Verursachung implizieren, weil Statistiker Confounding-Variablen nennen.

Confounding-Variablen beeinflussen die Beziehung zwischen zwei oder mehreren anderen Variablen auf häufig nicht nachweisbare oder nicht messbare Weise. Der Guardian zitiert die Korrelation zwischen Rauchen und Lungenkrebs als ein gutes Beispiel dafür, wie verwirrende Variablen den Prozess der korrelativen Analyse durcheinanderbringen können. In diesem Fall gab es eine deutlich erkennbare positive Korrelation zwischen dem Anstieg des Rauchens und einem Anstieg der Fälle von Lungenkrebs. Es gab jedoch keine Möglichkeit für die Analytiker, abschließend zu bestimmen, dass das Rauchen allein für den Anstieg verantwortlich war, aufgrund anderer Faktoren wie der Einführung besserer diagnostischer Verfahren und der Zunahme der industriellen und verkehrsbedingten Verschmutzung. Da all diese Variablen bei der Bestimmung der Ursache für die Zunahme von Lungenkrebsfällen wichtig waren, trübten sie die Beziehung zwischen Rauchen und Lungenkrebs und erschwerten die genaue Bestimmung der Beziehung.

Dies soll nicht heißen, dass Korrelationen Analytikern nicht ein besseres Verständnis darüber vermitteln können, wie sich zwei Variablen gegenseitig beeinflussen, aber diese Arten der Analyse können keine absolute Sicherheit bieten. Im Fall von Rauchen und Lungenkrebs brauchten über 40 000 Ärzte und mehrere Jahre intensiven Studiums, um die wahre Beziehung zwischen den beiden Variablen mit hoher Sicherheit festzustellen. All dies besagt, je stärker die Korrelation zwischen zwei Variablen, positiv oder negativ, ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass zumindest ein gewisses Maß an Kausalität im Spiel ist. Wenn Sie die Korrelation für finanzielle Zwecke analysieren, versuchen Sie herauszufinden, wie professionelle Finanzinstitutionen dies tun würden.