Steigendes Einkommen mit steigender Schuhgröße ist eine Scheinkorrelation

Scheinkorrelation

Scheinkorrelation: Einkommen-Alter-Geschlecht

Scheinkorrelation: Einkommen-Alter-Geschlecht

Scheinkorrelation als gefährliches Kommunikationswerkzeug

Es ist wichtig, Kausalitäten zu erkennen und zu benennen. Jedoch birgt dies die Gefahr, Kausalitäten zu erkennen, die in Wahrheit eine andere Ursache haben als die dargestellte. Dies nennt man eine Scheinkorrelation. Wie gefährlich dies als Mittel der Kommunikation oder gar Manipulation sein kann, zeigt die berühmteste Scheinkorrelation, die vielen als Wahrheit gilt: Der Anteil an Kriminellen wäre abhängig vom Migrationshintergrund. Unsinn! Der Anteil an Kriminellen ist abhängig von der Zugehörigkeit zu einer sozialen Schicht, und diese Zugehörigkeit korreliert wiederum mit dem Migrationshintergrund. Damit hat aber der Migrationshintergrund ursächlich nichts mit der Neigung zur Kriminalität zu tun.

Bekannte Beispiele von Scheinkorrelationen

Nochmals: Eine Scheinkorrelation ist eine vermeintliche Korrelation, also Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Dingen, die in Wahrheit beide von einer oder mehreren anderen Ursachen abhängen.

In Sommern, in denen viel Speiseeis verbraucht wird, gibt es auch viele Sonnenbrände.
Nicht der Verbrauch von Speiseeis verursacht vermehrt Sonnenbrände, sondern die Sonne, die auch den Verbrauch von Speiseeis ansteigen läßt.

Menschen, die Schußwaffen tragen, werden häufiger erschossen.
Menschen, die Schußwaffen tragen, gehören häufig Berufen wie Polizisten, Soldaten und Sicherheitsbeamten an, in denen das Risiko, erschossen zu werden, höher ist als im Durchschnitt. Diese Berufszugehörigkeit erklärt beide Beobachtungen, sie bedingen sich aber nicht kausal.

Je höher die Luftqualität eines Ortes, desto höher die Sterberate.

Dieser Klassiker ist besonders kurios, weil er ein vermeintliches Paradoxon produziert, das sehr einfach erklärbar ist. Die Luftqualität eines Ortes ist in ländlichen Gebieten besser als in städtischen, und noch besser in Kurorten. Und genau in solchen Gebieten lassen sich viele Pensionäre als Altersitz nieder, die wiederum für eine Erhöhung der Sterberate sorgen.

Dort, wo es mehr Störche gibt, werden mehr Kinder geboren.
Richtig, jedoch liegt dies in Wahrheit daran, daß sich Störche lieber in ländlichen als städtischen Gebieten ansiedeln, und daß in solchen ländlichen Gebieten auch die Geburtenraten höher sind.

Die Scheinkorrelation vom Einkommen und der Schuhgröße

Wir wollen auf eine ebenfalls recht bekannte Scheinkorrelation ein weniger genauer eingehen, die sich dadurch auszeichnet, daß bei ihr die wahre Ursächlichkeit durch zwei reale Faktoren in Kombination gegeben ist.

Ein Mensch verdient desto mehr Geld, je größer seine Schuhgröße ist.
Wenn man eine entsprechende Datenerhebung durchführt und die Ergebnisse in einem Diagramm abträgt, bestätigt sich diese Aussage überraschend eindeutig:

Scheinkorrelation: Einkommen-Schuhgröße

Scheinkorrelation: Einkommen-Schuhgröße

Je größer die Füße (also „nach rechts“ auf der horizontalen Achse), desto höher das Einkommen.

Wenn man sich nun aber kritisch fragt, woran es denn eigentlich liegen könnte, daß man größere Füße hat, fallen einem zwei Faktoren ein: Das Alter einerseits und das Geschlecht andererseits.

Und wenn man sich weiter überlegt, daß ja in der Tat das Einkommen mit steigendem Lebensalter zunimmt, und Kinder und Jugendliche ohnehin über viel weniger Einkommen verfügen, und ferner in Deutschland Frauen im Durchschnitt immer noch 22 % weniger als Männer verdienen, hat man die Scheinkorrelation eigentlich bereits erklärt.

Betrachten wir also die Auswertung derselben Daten, diesmal aber mit dem Alter auf der horizontalen Achse:

Scheinkorrelation: Jahreseinkommen-Alter

Scheinkorrelation: Jahreseinkommen-Alter

Die statistische Qualität der Anpassung erhöht sich dramatisch, worauf hier aber gar nicht im Detail eingegangen werden soll, da das Diagramm selbst diese Tatsache bereits überzeugend belegt.

Trennt man nun abschließend noch nach Geschlecht, so hat man die Scheinkorrelation endgültig entlarvt, und nebenbei die in Wahrheit schockierende Kausalität in diesem Beispiel visualisiert: Den Einkommensunterschied zwischen Männern und Frauen.

Scheinkorrelation: Einkommen-Alter-Geschlecht

Scheinkorrelation: Einkommen-Alter-Geschlecht

BE

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