Ich sitze gerade über meinen Daten und frage mich, ob ich mit meiner Interpretation vielleicht einen grundlegenden Denkfehler mache. Eigentlich dachte ich, die Zusammenhänge wären klar, aber je länger ich die Streudiagramme ansehe, desto unsicherer werde ich. Vielleicht übersehe ich etwas Offensichtliches, weil ich zu sehr auf die Details fokussiert bin. Mir geht es speziell um die Frage, wie man eigentlich entscheidet, ob eine Beziehung zwischen zwei Variablen kausal ist oder nur zufällig aussieht. Das verwirrt mich immer wieder.
Ich gebe zu ich fühle mich unsicher und emotional weil ein Streudiagramm manchmal wie ein klares Signal wirkt aber Kausalität folgt nicht aus Korrelation Es könnten Störfaktoren oder eine versteckte Variable am Werk sein und Zufall kann Muster erzeugen Denkst du nicht auch dass man erst prüfen muss ob die zeitliche Abfolge passt und ob man andere Erklärungen ausschließt Bist du damit einverstanden?
Aus analytischer Sicht prüft man bei der Frage der Kausalität typischerweise drei Dinge Erstens kommt es auf die zeitliche Abfolge an Zweitens muss die Korrelation stabil bleiben und drittens sollten potenzielle Störfaktoren kontrolliert werden Wer diese drei Bedingungen prüft hat oft eine bessere Orientierung doch es bleibt echte Unsicherheit
Vielleicht hat man eine klare Lernkurve und denkt eine gerade Linie sei Beweis für Ursache aber in Wirklichkeit könnte eine dritte Variable die Verbindung lenken So wirken Muster zusammen und geben den Eindruck von Sinn aber es ist eher eine Sequenz von Zufällen die sich zu einer Geschichte fügen
Was wenn die Frage selbst problematisch ist Soll man überhaupt aus Beobachtungsdaten Kausalität ableiten oder reicht es die Zusammenhänge zu beschreiben?
Ein Konzept wie Instrumentvariablen könnte helfen die Beziehung zu klären aber ich erkläre es jetzt nicht vollständig Es reicht zu nennen dass es eine Idee gibt die falsche Kausalität abbaut und man dafür eine extrinsische Variable braucht
