Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove

1.6: Korrelation und Ursachen
INHALTSVERZEICHNIS

JoVE Core
Biology

A subscription to JoVE is required to view this content.

Education
Correlation and Causation
 
PROTOKOLLE

1.6: Korrelation und Ursachen

Überblick

Statistische Tests können ermitteln, ob zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen eine Beziehung bzw. Korrelation besteht. Eine indirekte Beziehung der Variablen bedeutet eine Korrelation, während eine direkte Beziehung eine Kausalität widerspiegelt. Wird festgestellt, dass kein Zusammenhang zwischen den Variablen besteht, so ist die Korrelation ein bloßer Zufall.

Korrelation versus Kausalität

Wenn die abhängige Variable ansteigt oder absinkt, während sich der Wert der unabhängigen Variable erhöht, besteht eine positive bzw. negative Korrelation zwischen den beiden Variablen. Wenn diese Beziehung indirekt ist, so ist sie auf eine Korrelation zurückzuführen. Eine direkte Beziehung bedeutet das eine Kausalität besteht.

Ein Forscher möchte beispielsweise die Ursache für den Schwanzverlust in fünf verschiedenen Gecko-Populationen ermitteln. Wenn dabei eine negative Beziehung zwischen der Anzahl der Geckos ohne Schwanz und der Anzahl von parasitären Zecken die Krähen befallen fest gestellt wird, deutet dies auf eine negative Korrelation hin, die darauf hinweist, dass der Krähenparasit nicht direkt den Schwanzverlust der Geckos verursacht.

Wenn jedoch die Krähen in der Nähe der einzelnen Gecko-Populationen gezählt worden wären, hätte man vielleicht eine positive Korrelation zwischen der Anzahl der Krähen und der Anzahl der schwanzlosen Geckos feststellen können. Wenn nach der Untersuchung des Mageninhalts der Krähen’ die fehlenden Geckoschwänze gefunden worden wären, hätte die Anzahl der Krähen direkt die Anzahl der verlorenen Geckoschwänze bestimmt, was auf eine Ursache hindeutet. Wenn die Geckoschwänze nicht in den Mägen der Krähen gefunden worden wären, wäre die Korrelation zufällig.

Wichtig ist, dass in diesem Beispiel eine negative Korrelation zwischen der Anzahl der Krähen und der Anzahl der parasitären Krähen-Zecken besteht. Tatsächlich wird die Anzahl der Krähenparasiten mit zunehmender Anzahl der Krähen zunehmen, was eine positive Korrelation ergibt. In diesem Szenario wäre die Anzahl der Krähenzecken auch positiv mit der Anzahl der schwanzlosen Eidechsen korreliert. Im Gegensatz zu der Beziehung zwischen den Populationen der Krähen und schwanzlosen Eidechsen ist die Anzahl der Zecken und der schwanzlosen Eidechsen jedoch nicht ursächlich bzw. kausal miteinander verbunden.

Tags

Correlation Causation Independent Variables Dependent Variables Positive Correlation Negative Correlation Control Experiments Causal Relationship Tail Loss In Geckos Parasitic Crow Ticks Number Of Crows Statistical Tests

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter