In diesem Video werden dir die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen der Korrelation, Regression und der Kausalität erklärt.

Kausalität bedeutet, dass eine eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Variablen besteht.
Ein häufiger Fehler bei der Interpretation von Statistiken ist, dass bei Vorliegen einer Korrelation auf eine Kausalität geschlossen wird.

Für die Kausalität gibt es zwei Voraussetzungen:
Erstens muss ein signifikanter Zusammenhang bestehen, d. h. eine signifikante Korrelation.

Die zweite Bedingung kann auf zwei Arten erfüllt sein.
Erstens ist sie erfüllt, wenn es eine zeitliche Reihenfolge der Variablen gibt. Die Variable A wurde also zeitlich vor der Variable B erhoben.
Weiterhin kann die zweite Bedingung erfüllt sein, wenn es eine theoretisch begründete und plausible Theorie gibt, in welche Richtung der kausale Zusammenhang geht.

Trifft beides nicht zu, d. h. es gibt weder eine zeitliche Ordnung noch kann die Kausalität durch eine fundierte Theorie begründet werden, dann kann man nur von einer Beziehung, aber niemals von Kausalität sprechen, d. h. es kann nicht gesagt werden, dass Variable A Variable B beeinflusst oder umgekehrt.


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https://datatab.de/tutorial/statistik...

Mehr Information zur Kausalität:
https://datatab.de/tutorial/kausalität

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