Daten in den richtigen Händen können verblüffend bahnbrechend sein und sollten eine Schlüsselkomponente jeder Wahl sein. Einer der bekanntesten Ausdrücke des amerikanischen Analytikers W. Edwards Deming lautet: “In God we trust. Jeder andere bringt Informationen mit”.

Wie dem auch sei, immer wieder können Informationen falsch eingeschätzt und falsch interpretiert werden. Eines der größten Missverständnisse ist die Unterscheidung zwischen Ursache und Zusammenhang.

Vor einiger Zeit veröffentlichte Bloomberg einen Artikel über die Gefahren einer Vermischung der beiden Bereiche. Der Artikel erreichte wilde Schlussfolgerungen wie Facebook treibt den griechischen Pflichtnotstand oder dass der Ruhm des Kindernamens ‘Avas’ die US-Herbergsblase verursacht hat. Es ist klar, dass dies ungeheuerliche Modelle sind, aber es zeigt die Gefahr, dass man die Unterscheidung nicht versteht.

Was sind Kausalität und Korrelation?

Wie wäre es, wenn wir mit dem Wesentlichen anfangen. Was ist die Bedeutung von Kausalität versus Korrelation?

Alles in allem ist, wie die Verbindung der Agentur für Einblicke angibt, “eine faktische Maßnahme (als Zahl mitgeteilt), die die Größe und die Überschrift einer Verbindung zwischen mindestens zwei Faktoren darstellt”.

Während die Kausalität “Zeigt, dass ein Anlass die Folge des Ereignisses des anderen ist; es besteht beispielsweise ein kausaler Zusammenhang zwischen den beiden Anlässen. Dies wird zusätzlich als Umstände und logische Ergebnisse angedeutet”.

Das Modell der großen Kausalität gegenüber der Korrelation, das so oft wie möglich verwendet wird, besteht darin, dass Rauchen mit Alkoholmissbrauch korrespondiert, aber keine Alkoholabhängigkeit verursacht. Während das Rauchen eine Ausweitung der Gefahr der Entstehung von Lungenbösartigkeit verursacht.

Aus welchem Grund ist diese Unterscheidung von Bedeutung?

Die richtige Unterscheidung zu treffen ist grundlegend. Der fortgeschrittene Werbe-Evangelist Avinash Kaushik hat kürzlich erklärt, wie es außerordentlich gefährlich sein kann, die Unterscheidung nicht zu verstehen. Kaushik stellte einen Artikel aus The Financial specialist vor, in dem die Erklärung hervorgehoben wurde, dass mehr Dessert zu essen helfen kann, die Ergebnisse der Zweitbesetzung auf der PISA-Verständnisskala zu unterstützen.

“Für gewöhnliche Individuen (Nicht-Untersuchungsbeamte) sehen dieses Diagramm und dieser Artikel echt aus”, komponierte Kaushik, “danach ist dies eine respektable Stätte und eine legitime Gruppe. Gnädig, und schau, da ist eine rote Linie, was einer vernünftigen Aneignung ähnelt, und ein R-Quadrat”!

Doch Kaushik braucht uns, um die aktuellen Informationen zu betrachten und den Dingen nicht völlig zu vertrauen.

Er weist darauf hin, dass es trotz einer vernünftigen Verbindung zwischen diesen Informationskennzahlen eigentlich nichts gibt, was die Verursachung des einen und des anderen begründet. Auch wenn der Eindruck entstehen mag, dass es einen klaren Zusammenhang gibt, der den Grad der Intelligenz mit der Verwendung von gefrorenem Joghurt in Verbindung bringt, so decken die Informationen neben diesem unbestreitbaren Zusammenhang doch nichts schlüssig auf.

Starke Argumente liefern

Schließlich nutzt Kaushik das Finanzexpertenmodell als Sprungbrett, um uns – und die Ermittler überall – daran zu erinnern, dass wir bei Fällen, die aufgrund von entsprechenden Informationsschwerpunkten zu starken Feststellungen gelangen, zunehmend misstrauisch werden. Er verwies auf verschiedene Modelle, darunter Wissenschaft und Selbstmord, Qualitätsbewertungen von Stream Carrier und Flugpläne. Kaushiks Inspirationsquelle drängte die Anwender, sich die Informationen genauer anzusehen und eine strategische Distanz zu den einfachen Zielen zu wahren.

“Unsere Hauptverantwortung besteht darin, misstrauisch zu sein, zu wühlen und zu verstehen und zu verstehen und zu stoßen und die unglaublich falsche Einstellung zu entlassen und auf den unwahrscheinlichen Fall, dass sie nicht unglaublich falsch ist, an diesem Punkt einen Sinn darin zu sehen, wie richtig sie sein könnte, damit Sie einen informierten Vorschlag machen können”, fuhr er fort.

Es richtig machen

Kausalität ist eine Zone, die so oft wie möglich falsch interpretiert wird, und es ist bekanntlich schwierig, die Kausalität zwischen zwei Faktoren zu erfassen, ohne eine randomisierte, kontrollierte Begegnung zu machen. Außerdem kann eine Verbindung eine hilfreiche Maßnahme sein, hat aber dennoch Einschränkungen, da sie im Allgemeinen mit der Schätzung einer direkten Beziehung verbunden ist. Wie dem auch sei, das Verstehen, dass die Korrelation nicht auf eine Ursache hindeutet, und die Erkenntnis, dass die Sache, auf die es ankommt, ein guter Anfang ist.