Gemälde einer Fata Morgana in der Wüste. Auch Korrelationen können zu Trugbildern führen. © public domain.
Korrelationen sind beliebt. Wahrscheinlich stellen die sogenannten Beobachtungsstudien den am weitesten verbreiteten Studientyp in der wissenschaftlichen Literatur dar. Vor allem zum Vergleich verschiedener medizinischer Therapieansätze und bei Untersuchungen zu den Folgen von Ernährungsgewohnheiten erfreut sich dieser Studientyp großer Beliebtheit. Oft werden dazu große Datensätze im Nachhinein ausgewertet, die bereits vorliegen und ursprünglich für einen ganz anderen Zweck erhoben wurden. Natürlich ist diese Methode sehr viel kostengünstiger und weniger aufwändig, als eine randomisierte Studie. Aber sie birgt den gewaltigen Nachteil, dass sich mit ihr keine kausalen Zusammenhänge belegen lassen. Denn eine Korrelatione kann auch dann auftreten, wenn der beobachtete Effekt durch einen dritten, unabhängigen Faktor verursacht wird. Beispielsweise kann man aus der Tatsache, dass in Sommern mit hohem Speiseeiskonsum viele Sonnenbrände auftreten, nicht schlussfolgern, dass Eisessen Sonnenbrand verursacht, selbst wenn die Zahl der Sonnenbrände proportional mit dem Speiseeiskonsum ansteigt. Deshalb können Beobachtungsstudien immer nur einen ersten Hinweis auf mögliche Kausalzusammenhänge liefern, die jedoch anschließend durch eine randomisierte Studie überprüft werden müssen. Dabei sollte man sich jedoch immer bewusst sein, dass es wesentlich mehr Korrelationen gibt, die rein zufällig auftreten, als solche, bei denen tatsächlich ein kausaler Zusammenhang besteht.
Der umgekehrte Fall, dass zwei Ereignisse nicht voneinander abhängen, lässt sich dagegen sehr wohl mit einer Beobachtungsstudien beweisen.
Um die Fallstricke von Scheinkorrelation zu verdeutlichen hat der Jurastudent Tyler Vigen, der gerade an der Harvard Law School promoviert, auf seiner Webseite eine Liste besonders krasser Beispiele zusammengestellt:
Spurious Correlations (Scheinkorrelationen)