Show Menu
Cheatography
  1. Home >
  2. Education >

Korrelation und Kausalitaet Cheat Sheet (DRAFT) by

Ein Cheat-Sheet zur hilfe der erkennung von Korrelation udn Kausalitaet

This is a draft cheat sheet. It is a work in progress and is not finished yet.

Defini­tionen

Korrel­ati­on/­Kor­rel­ati­ons­bez­iehung
Beziehung zweier Variab­len­/Ei­gen­sch­aften.
Positive Korrel­ation
Steigt eine Variable, steigt auch die andere.
Negative Korrel­ation
Steigt eine Variable, sinkt die andere.
Kausal­itä­t/K­aus­ali­tät­sbe­ziehung
Beziehung zweier Variablen, wobei die Veränd­erung eine Variable, bedingt dass die andere sich verändert.
Störva­ria­ble­/St­örf­aktor (eng. confou­nding variable)
Eine dritte, unbekannte Variable, welche Auswirkung auf die bekannten Variablen hat.
Achtung: Positi­ve/­Neg­ative Korrel­ation bedeutet NICHT, dass eines das andere verurs­acht, ledeglich dass sie Positiv oder Negativ Korrel­ieren! z. B.: Verkaufte Eiscreme und Zahl der ertrun­kener Personen korrel­ieren Positiv, bedingen sich jedoch nicht.
  

Daten Hinter­fragen

Gibt es eine Plausible erklärung?
Gibt es eine plausible Erklärung wieso die daten Korrel­ieren?
Wurden die Kausal­itäten belegt?
Wenn nur die Korrel­ation aufgez­eigt, jedoch nicht belegt wird, ist das ein schlechtes Zeichen.
Allgemein Skeptisch sein!
Daten und vorallem Grafiken nicht einfach akzept­ieren, kritische Fragen stellen!
Wissen: Korrel­ation nicht gleich Kausal­ität: Auch wenn Variablen eine Korrel­ati­ons­bez­iehung haben, müssen sie keine Kausal­itä­tsb­ezi­ehung haben.

Typische Fehler

Korrel­ation als Beweis
Korrel­ationen sind in erster Linie Hypoth­esen, welche durch Experi­mente bewiesen werden müssen.
Zu viele Daten
Wenn man mehr Daten beobac­htet, finden sich immer leichter spontane Korrel­ationen die nichts bedeuten.
Zufall
Korrel­ationen können auch durch puren Zufall entstehen, daher immer die Plausi­bilität hinter­fragen.
Unbekannte Störva­riable
Variablen können den anschein einer Kausal­itä­tsb­ezi­ehung haben, jedoch hängen sie ledeglich beide von einer dritten, unbeka­nnten ab.
 

Kausalität Beweisen

Option 1: Experiment
Unter Kontrolle der Störva­ria­blen, wird unters­ucht, ob eine Veränd­erung der Variable A, eine Verändung in B auslöst oder vice versa.
Option 2: Beobac­htung
Wenn kein Experiment durchg­eführt werden kann, kann man versch­iedene Kausal­hyp­othesen durch Beobac­htung überpr­üfen.
Experi­mente sind grunsä­tzlich die bessere Option zur Beweisung der Kausal­ität, da sie Störva­riablen entfernen. Beobac­htungen können durch unbekannte Variablen gestört werden.

Nützliche Ressourcen

Spurious Correl­ations (www.t­yle­rvi­gen.co­m/s­pur­iou­s-c­orr­ela­tions)
Webseite, welche eine Liste von Korrel­ationen zeigt, welche keine Kausal­itä­tsb­ezi­ehung haben.
Auf Fakten­checker seiten lassen sich viele Beiträge finden, welche die Korrel­ation als Kausalität verwec­hseln.
Artikel zu Korrel­ati­on/­Kau­salität bei Big Data