APL 031: Warum leben verheiratete Männer länger? Der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität

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Kennen Sie diese Sommerloch-Schlagzeile?

„Verheiratete Männer leben deutlich länger als unverheiratete Männer“. Und dann im Text. „Wenn Männer heiraten leben Sie länger, weil sie von ihren Frauen umsorgt werden.“

Sie fragen sich jetzt, was das mit Prolemlösen zu tun hat? Das ist ganz einfach?

Nun ja, in diesem Podcast kommen immer wieder Begriffspaare vor, deren Verständnis für das Lösen von Probleme hilfreich ist.

Da wären zum Beispiel

  • Kompliziert und komplex. Das Thema habe ich schon mal in einer eigenen Episode behandelt, ich glaube es war die Episode 16. Und es ist auch schon in dem einen oder anderen Interview angesprochen worden.
  • Dann: effizient und effektiv. Hatten wir bis jetzt noch nicht, dazu kommt aber noch die eine oder andere Episode.
  • Und schließlich Kausalität und Korrelation, diesem Begriffspaar möchte ich mich heute widmen.

Ich möchte betonen, dass ich es nicht als Teil eines Erziehungsauftrags verstehe, wenn ich mich dieser Begriffe annehme. Ja, und ich bin auch nicht die Sprachpolizei, die mit missionarischem Eifer durch die Lande zieht und Ihnen vorschreiben möchte, was Sie wie verwenden und sagen.

Allerdings gibt’s auch dazu eine schöne Geschichte.

Kennen Sie Brian Henderson? Brian Henderson ist aufgefallen, dass immer mehr Menschen im Englischen statt „something consists of“ oder auch „something is composed of“ die Formulierung „something is comprised of“ verwenden, wenn sie zum Ausdruck bringen, woraus etwas besteht. Das ist sprachlich nicht sehr schön und streng genommen auch grammatikalisch nicht ganz richtig. Die meisten Menschen würden jetzt sagen, gut, Sprache entwickelt sich eben laufend, das gehört einfach dazu. „Ich geh Kino“ hätte vor 20 Jahren auch noch niemand gesagt.

Brian Henderson sieht das anders.

Im Jahr 2007 hat er damit begonnen alle Formulierungen mit „comprised of“ auf Wikipedia durch eine grammatikalisch korrektere Formulierung zu ersetzten. Und er hat damit eine gewisse Berühmtheit erlangt, weil er bis zum Vorjahr insgesamt 47.000 Wikipedia-Einträge ausgebessert hat. Siebenundvierzigtausend.

2007 bis 2015, das sind 9 Jahre mit insgesamt 468 Wochen. Er hat also im Durschnitt jede Woche 100 dieser Formulierungen ausgebessert. Können Sie sich vorstellen, wie viel Zeit das braucht?

Und er macht immer weiter, er ist noch nicht am Ende, er wird es wohl auch nie sein, denn pro Woche taucht die Formulierung „comprised of“ rund 70 Mal in neuen Artikeln auf Wikipedia auf. Und Brian Henderson kümmert sich darum. Unerbittlich. Verrückt, oder? J

Ich finde Brian Henderson cool, weil ich es einfach mag, wenn jemand sein Ziel mit einer solchen Bestimmtheit verfolgt. Allerdings sind meine Ziele etwas anders gelagert, mir geht es schlicht darum, dass uns das Verständnis und die richtige Verwendung mancher Begriffe dabei hilft bessere Entscheidungen zu treffen.

Und das möchte ich Ihnen bei den Begriffen Kausalität und Korrelation an Hand von ein paar Beispielen zeigen.

Zunächst aber, was bedeutet Kausalität, was bedeutet Korrelation?

Wikipedia weiß Rat: Zunächst Kausalität.

  • „Kausalität ist die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung, betrifft also die Abfolge aufeinander bezogener Ereignisse und Zustände. Oder: Ein Ereignis oder der Zustand A ist die Ursache für die Wirkung B, wenn B von A herbeigeführt wird.“

Kausalität bezeichnet also einen ursächlichen Zusammenhang. Ein Ereignis löst ein anderes Ereignis aus. Ein Zustand löst einen anderen Zustand aus.

Ein schönes Beispiel sind Dominosteine. Der erste Dominostein fällt um, berührt den nächsten Dominostein, der ebenfalls umfällt und den nächsten berührt, und so weiter.

Und Korrelation? Wieder Wikipedia:

  • Eine Korrelation beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Ereignissen, Zuständen oder Funktionen. Zwischen Merkmalen, Ereignissen oder Zuständen braucht keine kausale Beziehung zu bestehen: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht; oder es besteht eine stochastische, d.h. vom Zufall beeinflusste Beziehung zwischen ihnen.

Korrelation könnte man auch als Gleichzeitigkeit bezeichnen, also das gleichzeitige Auftreten von zwei Ereignissen, die aber nicht unbedingt etwas miteinander zu tun haben müssen.

Auch hier ein Beispiel: Kevin, Chantal und Jaqueline sind schlecht in der Schule. Oscar, Marie und Charlotte hingegen haben gute Noten.

Sind Kevin, Chantal und Jaqueline nun schlecht in der Schule, weil sie so heißen? Oder heißen schlechte Schüler häufiger so? Oder aber gibt es einen dritten Faktor, nämlich, dass sozial schwache Eltern oft Kinder haben, die schlecht in der Schule sind, und dass sozial schwache Eltern ihre Kinder häufiger Kevin, Chantal oder Jaqueline nennen als das gut situierte Eltern tun.

Warum ist es nun wichtig Korrelation und Kausalität in der Problemlösung zu unterscheiden?

Probleme haben in der Regel Ursachen. Und Ursachen stehen in einem kausalen Zusammenhang mit einem Problem, sonst wären sie ja keine Ursachen. Das heißt: das Problem besteht, weil die Ursache besteht. Oder weil mehrere Ursachen bestehen.

Gleichzeitig mit der Kausalität tritt auch eine Korrelation auf, eine Gleichzeitigkeit. Die Ursache trifft auf und das Problem tritt auf.

Also nicht nur: der zweite Dominostein fällt um, weil der erste umfällt, sondern auch: der erste Dominostein fällt um und der zweite Dominostein auch.

Das Vorliegen einer Korrelation wird deswegen oft als Hinweis dafür verstanden, dass es einen kausalen Zusammenhang geben könnte.

Und genau hier passiert meistens der Fehler. Genaugenommen passiert einer von zwei möglichen Fehlern:

  • Erster möglicher Fehler: Wenn A und B auftreten, dann wird davon ausgegangen, dass A der Auslöser für B ist. Das gleichzeitige Auftreten von A und B bedeutet aber nicht, dass A die Ursache für B sein muss. Es kann auch sein, dass A und B nichts miteinander zu tun haben, und dass es nur eine Gleichzeitigkeit also eine Korrelation gibt.

    Ein englischer Wissenschaftler hat nachgewiesen, dass über zwei Jahrzehnte das Wirtschaftswachstum umgekehrt proportional der Rocklängen gemäß der aktuellen Mode war. Kurze Röcke, hohes Wirtschaftswachstum, lange Röcke, niedriges Wirtschaftswachstum. Bedeutet das, dass das Wirtschaftswachstum einen Einfluss auf die vorherrschende Mode hatte, oder dass die Länge der Röcke einen Einfluss auf das Wirtschaftswachstum genommen hätte. Sicher nicht. Hier haben wir es ziemlich eindeutig mit Korrelation zu tun, und nicht mit Kausalität

  • Zweiter möglicher Fehler: Wenn es tatsächlich einen ursächlichen Zusammenhang zwischen A und B gibt, dann heißt das nicht automatisch, dass A auch wirklich B auslöst. Es könnte auch genau umgekehrt sein. Also Ursache ist in Wirklichkeit Wirkung und Wirkung in Wirklichkeit Ursache.

Und hier kommt die Sommerloch-Schlagzeile ins Spiel

„Verheiratete Männer haben eine höhere Lebenserwartung. Die Ehe verlängert das Leben.“

Die logische Empfehlung ist dann ganz einfach. Ein Mann, der länger leben möchte, soll doch bitteschön heiraten und damit seine Lebenserwartung erhöhen.

Das ist natürlich ein ziemlicher Blödsinn. Dieser Empfehlung liegt die Annahme einer Kausalität zu Grunde, die ungefähr so geht: Verheiratet sein führt dazu, dass man gesünder und glücklicher ist. Und beides führt dazu, dass man länger lebt. Als Gründe könnten einem einfallen, dass verheiratete Männer sich gesünder ernähren, weil sie von ihren Frauen bekocht werden. Weil sie einen geregelteren Lebenswandel haben als unverheiratete Männer, weil sie liebevoll umsorgt werden, weil sie ein geregeltes Sexualleben haben oder aber ein ausschweifendes Sexualleben haben, und so weiter. Was auch immer Sie sich unter einer Ehe vorstellen.

In Wirklichkeit ist die Welt aber erstens etwas komplizierter und zweitens genau andersrum. Und das bedeutet, dass sich gar nicht so leicht sagen lässt, ob es hier nur eine Korrelation gibt oder auch eine Kausalität. Inzwischen haben Wissenschaftler allerdings herausgefunden, dass es wohl einen kausalen Zusammenhang gibt, dass dieser aber genau in die andere Richtung geht als regelmäßig in der Zeitung zu lesen ist.

Also nicht

  • Wenn Männer heiraten, dann werden sie älter

Sondern

  • Wenn Männer eine höhere Lebenserwartung haben, dann sind sie eher verheiratet

Und bei näherer Betrachtung leuchtet auch ein, warum das so ist.

Lassen Sie es mich so sagen: die Evolution hätte keinen besonders guten Job gemacht, wenn eine Frau nicht in der Lage wäre – mit welchem Ihrer 7 Sinne auch immer – die gesunden Männer mit einer hohen Lebenserwartung von den weniger gesunden mit einer weniger hohen Lebenserwartung zu unterscheiden und damit die Versorgung Ihrer Kinder sicherzustellen. Und ich spreche hier nicht von meinem persönlichen Frauen- und Familienbild, ganz im Gegenteil, ich spreche von der Lebensrealität von Frauen in den letzten paar hunderttausend Jahren.

Mit anderen Worten: gesündere Männer mit einer höheren Lebenserwartung werden eher geheiratet. Und weniger gesunde Männer mit einer weniger guten Aussichten eher nicht. Daher leben verheiratete Männer länger, und nicht, weil sie verheiratet sind.

Wenn Sie weiter in das Thema eintauchen möchten, dann kann ich Ihnen ein Buch von Pulitzer-Preisträger Jared Diamond sehr empfehlen. Es heißt

Why is Sex Fun? The Evolution of Human Sexuality

Das Buch gibt’s leider nur auf Englisch, es ist nichtsdestoweniger sehr lesenswert. Den Link gibt’s wie immer in den Shownotes.

Was heißt das nun alles für uns Problemlöser? Wir sollten vorsichtig sein, wann immer wir einer scheinbaren Kausalität begegnen, die nur auf der Auswertung von Daten basiert, nicht aber auf nachvollziehbaren Argumenten. Wenn wir nämlich Ursachen adressieren, die in Wirklichkeit keine sind, dann lösen wir das Problem nicht.

Hier können wir uns die Wissenschaft zum Vorbild nehmen. Unter Wissenschaftlern ist es verpönt zuerst ein Muster in einem Datensatz zu suchen und erst dann eine Theorie dazu zu entwickeln. „Data mining“ nennt man das, das Durchsuchen von Daten nach einem Zusammenhang, nach Korrelation. Häufig findet man dann auch Zusammenhänge, wenn nur die Datenmenge groß genug ist. Diese Zusammenhänge sind meistens halt nicht kausal und damit nutzlos, wenigstens wenn man nach Ursache-Wirkung Beziehungen sucht.

Den klassischen wissenschaftlichen Standard sollten auch wir Problemlöser uns zu eigen machen, also erst die Hypothese zur Ursache bilden, und erst dann die Hypothese testen, und nicht umgekehrt.

Um es nochmals am Beispiel mit den Kindernamen festzumachen: Wenn wir Familien in sozial schwachen Gebieten den Rat geben ihre Kinder statt Kevin, Chantal und Jaqueline in Zukunft Oscar, Marie und Charlotte zu nennen, gerne auch Ferdinand, Sophie oder Marlene, dann wird das deren Schulnoten, deren Bildung und deren Zukunftschancen nicht positiv beeinflussen. Weil das eine mit dem anderen schlicht und einfach nichts zu tun hat.

Hier der Link zum Buch von Jared Diamond “Why is Sex Fun? The Evolutio of Human Sexuality”

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