Dieser Beitrag ist Teil der Serie “Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast”.
Wenn in einer Statistik ein signifikanter Zusammenhang zwischen zwei Größen festgestellt wurde, ist es meist interessant zu wissen, wie die Größen sich gegenseitig bedingen. Nehmen wir zum Beispiel an, dass festgestellt wurde, dass in Deutschland unter Weißwurstessern eine unterdurchschnittliche Arbeitslosenquote herrscht (zum Vergleich eine Arbeitslosenkarte und verschiedene Varianten des Weißwurstäquators).
Bekommt man also vom Weißwurstessen einen Arbeitsplatz? Oder führt Arbeitslosigkeit dazu, dass weniger Weißwürste gegessen werden? Ich denke ersteres ist unwahrscheinlich und zweiteres auch nicht besonders schlüssig (statistische Intuition). Es könnte jedenfalls auch eine dritte Größe geben, die sich auf den Weißwurstverzehr und auf die Arbeitslosigkeit gleichermaßen auswirkt (z.B. Senfvorkommen oder Wohnort). Jedenfalls macht die Statistik zunächst keine Aussage darüber, welcher Effekt welchen verursacht (Kausalität), und es gibt Beispiele dafür, dass Statistiken vermutlich auch manchmal etwas zu einfach interpretiert wurden.
Dazu hat sich natürlich auch xkcd.com seine Gedanken gemacht:
xkcd über Korrelation und Kausalität
Was kann man nun aber tun, um die Abhängigkeiten zu untersuchen? Wirklich eindeutige Ergebnisse erhält man am ehesten, wenn man aktiven Einfluss auf eine der Größen nimmt. Man könnte nun also in Mecklenburg-Vorpommern wöchentlich eine Runde Weißwürste für alle ausgeben (natürlich ohne die lokalen Metzgereibetriebe positiv oder negativ zu beeinflussen…) und beobachten, wie sich die Arbeitslosigkeit verändert. Falls das keine Wirkung auf die Arbeitslosigkeit zeigt (positiv hätten wir gern, nicht nur aus Menschlichkeit) wäre der nächste logische Schritt Arbeit für alle Mecklenburger (alternativ keine Arbeit mehr für Bayern – das hieße aber auch Weißwürste zu riskieren). Tatsächlich funktioniert dieses Vorgehen bei naturwissenschaftlichen Problemen oft besser als in diesem Beispiel – was Gesellschaftswissenschaften sicher nicht einfacher macht.
PS: Auch wenn ich versucht habe, eine einfache und verständliche Darstellung / Erklärung des Ganzen zu schreiben, ist natürlich nicht alles ganz ernst gemeint.
). Auch wenn dieses Beispiel mit einer Infratest-Umfrage ziemlich sicher ziemlich wenig zu tun hat, so dürfte trotzdem auch bei jeder seriösen Umfrage ein gewisser Einfluss der Fragestellung auf die Meinung der Befragten möglich sein. Bei Themen, zu denen sich Menschen bisher noch gar keine Meinung gebildet hatten, wird dieser Effekt nach meiner Einschätzung verhältnismäßig deutlich ausfallen.