{"id":1008,"date":"2023-07-28T00:17:01","date_gmt":"2023-07-28T00:17:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/umgekehrte-kausalitat\/"},"modified":"2023-07-28T00:17:01","modified_gmt":"2023-07-28T00:17:01","slug":"umgekehrte-kausalitat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/umgekehrte-kausalitat\/","title":{"rendered":"Umgekehrte kausalit\u00e4t: definition und beispiele"},"content":{"rendered":"

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Umgekehrte Kausalit\u00e4t<\/strong> liegt vor, wenn man denkt, dass X Y verursacht, w\u00e4hrend Y in Wirklichkeit tats\u00e4chlich X verursacht.<\/span> <\/p>\n

\"Umgekehrte<\/p>\n

Dies ist ein h\u00e4ufiger Fehler, den viele Menschen machen, wenn sie zwei Ph\u00e4nomene betrachten und f\u00e4lschlicherweise annehmen, dass eines die Ursache und das andere die Wirkung ist.<\/span><\/p>\n

Beispiel 1: Rauchen und Depression<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ein h\u00e4ufiger Irrtum der umgekehrten Kausalit\u00e4t betrifft Rauchen und Depressionen.<\/span><\/p>\n

In einer Beobachtungsstudie k\u00f6nnten Forscher beobachten, dass Menschen, die mehr rauchen, tendenziell depressiver sind. Daher gehen sie m\u00f6glicherweise naiv davon aus, dass Rauchen Depressionen verursacht<\/em> .<\/span><\/p>\n

Es ist jedoch m\u00f6glich, dass die Forscher einen R\u00fcckzieher machen und dass Depressionen Menschen tats\u00e4chlich zum Rauchen treiben, weil sie darin eine M\u00f6glichkeit sehen, negative Emotionen zu lindern und Dampf abzulassen.<\/span><\/p>\n

Beispiel 2: Einkommen und Gl\u00fcck<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ein weiterer h\u00e4ufiger Fehler der umgekehrten Kausalit\u00e4t betrifft das gemeldete Jahreseinkommen und das Gl\u00fccksniveau.<\/span><\/p>\n

In einer Beobachtungsstudie k\u00f6nnten Forscher beobachten, dass Menschen mit einem h\u00f6heren Jahreseinkommen m\u00f6glicherweise auch angeben, im Leben insgesamt gl\u00fccklicher zu sein. Sie k\u00f6nnen also einfach davon ausgehen, dass ein h\u00f6heres Einkommen zu mehr Gl\u00fcck f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n

In Wirklichkeit kann es jedoch sein, dass Menschen, die von Natur aus gl\u00fccklicher sind, tendenziell bessere Arbeitskr\u00e4fte werden und somit ein h\u00f6heres Einkommen erzielen. Forscher k\u00f6nnten den Zusammenhang also tats\u00e4chlich umkehren. Ein h\u00f6heres Einkommen f\u00fchrt m\u00f6glicherweise nicht zu mehr Gl\u00fcck. Mehr Gl\u00fcck k\u00f6nnte die Ursache f\u00fcr h\u00f6heres Einkommen sein.<\/span><\/p>\n

Beispiel 3: Drogenkonsum und psychisches Wohlbefinden<\/span><\/strong><\/h3>\n

Ein weiteres Beispiel f\u00fcr umgekehrte Kausalit\u00e4t betrifft den Drogenkonsum und das psychische Wohlbefinden.<\/span><\/p>\n

In einer Beobachtungsstudie k\u00f6nnten Forscher feststellen, dass Menschen, die Drogen konsumieren, m\u00f6glicherweise auch ein geringeres psychisches Wohlbefinden haben. Forscher k\u00f6nnten dann naiv annehmen, dass Drogenkonsum zu einem geringeren psychischen Wohlbefinden f\u00fchrt<\/em> .<\/span><\/p>\n

In Wirklichkeit kann es sein, dass Menschen, die von Natur aus \u00fcber ein geringeres Wohlbefinden verf\u00fcgen, eher Drogen konsumieren, was bedeutet, dass sich der tats\u00e4chliche Zusammenhang zwischen Drogenkonsum und psychischem Wohlbefinden umkehrt.<\/span><\/p>\n

Kausalit\u00e4t beurteilen<\/strong><\/span><\/h3>\n

Eine M\u00f6glichkeit, die Kausalit\u00e4t zwischen einem Ph\u00e4nomen zu beurteilen, ist die Verwendung der Bradford-Hill-Kriterien<\/a> , einer Reihe von neun Kriterien, die 1965 vom englischen Statistiker Sir Austin Bradford Hill vorgeschlagen wurden und den Nachweis eines Kausalzusammenhangs zwischen zwei Variablen erbringen sollen.<\/span><\/p>\n

Die neun Kriterien sind:<\/span><\/p>\n

1.<\/strong> St\u00e4rke:<\/strong> Je gr\u00f6\u00dfer der Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass er kausal ist.<\/span><\/p>\n

2. Konsistenz:<\/strong> Konsistente Ergebnisse, die von verschiedenen Forschern an verschiedenen Orten und mit unterschiedlichen Proben beobachtet wurden, erh\u00f6hen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Zusammenhang kausal ist.<\/span><\/p>\n

3. Spezifit\u00e4t:<\/strong> Kausalit\u00e4t ist wahrscheinlich, wenn es an einem bestimmten Ort eine ganz bestimmte Population und eine Krankheit gibt, f\u00fcr die es keine andere wahrscheinliche Erkl\u00e4rung gibt.<\/span><\/p>\n

4. Zeitlichkeit:<\/strong> Die Wirkung muss nach der Ursache eintreten.<\/span><\/p>\n

5. Biologisches Gef\u00e4lle:<\/strong> Eine gr\u00f6\u00dfere Exposition sollte im Allgemeinen zu einem st\u00e4rkeren Auftreten des Effekts f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

6. Plausibilit\u00e4t:<\/strong> Ein plausibler Mechanismus zwischen Ursache und Wirkung ist n\u00fctzlich.<\/span><\/p>\n

7. Konsistenz:<\/strong> Die Konsistenz zwischen epidemiologischen und Laborergebnissen erh\u00f6ht die Wahrscheinlichkeit einer Wirkung.<\/span><\/p>\n

8. Experiment:<\/strong> Experimentelle Beweise erh\u00f6hen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Zusammenhang kausal ist, da andere Variablen w\u00e4hrend Experimenten kontrolliert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

9. Analogie:<\/strong> Die Verwendung von Analogien oder \u00c4hnlichkeiten zwischen der beobachteten Assoziation und jeder anderen Assoziation kann die Wahrscheinlichkeit eines Kausalzusammenhangs erh\u00f6hen.<\/span><\/p>\n

Durch die Verwendung dieser neun Kriterien k\u00f6nnen Sie Ihre Chancen erh\u00f6hen, einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen zwei Variablen korrekt identifizieren zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Umgekehrte Kausalit\u00e4t liegt vor, wenn man denkt, dass X Y verursacht, w\u00e4hrend Y in Wirklichkeit tats\u00e4chlich X verursacht. Dies ist ein h\u00e4ufiger Fehler, den viele Menschen machen, wenn sie zwei Ph\u00e4nomene betrachten und f\u00e4lschlicherweise annehmen, dass eines die Ursache und das andere die Wirkung ist. 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