Der vermutete ursächliche Zusammenhang ist zwar plausibel, aber Korrelationen allein sagen noch nichts über Ursache und Wirkung!

"Aus X folgt Y!" ist ebenso dumm wie "Aus Y folgt X!", wenn es auf Z ankommt. Deshalb gewinnt immer das Dumme, egal, wer gewinnt.

Das Verwechseln von Kausalität und Korrelation grassiert so stark in den Gehirnen, dass man fast von kollektivem Wahnsinn sprechen könnte.

Eine Korrelation bedeutet überhaupt nicht, dass zwischen den beiden Grössen X und Y eine Kausalbeziehung besteht, auch wenn Sie sich alle Arme und Beine ausreissen. Es geht meist darum, das Zugrunde liegende zu verändern.

Die Vermischung von Zusammenhängen und Ursache-Wirkungs-Beziehungen ist eine der bedeutendsten Fehlerquellen bei der Interpretation psychologischer und allgemein sozialwissenschaftlicher Studien (vgl. z.B. Bauer, Gigerenzer, & Krämer, 2014).

Nicht jede Korrelation zwischen zwei Dingen bedeutet zwangsläufig, dass eins das andere verursacht. Eine Korrelation zeigt lediglich an, dass eine Beziehung zwischen zwei Faktoren besteht - nennen wir sie X und Y -, sagt jedoch nichts über die Richtung dieser Beziehung aus. Es ist möglich, dass X die Ursache für Y ist; genauso gut könnte aber auch Y die Ursache für X sein; und schließlich wäre es auch denkbar, dass X und Y beide durch einen dritten Faktor Z verursacht werden.

Oft wird aus einer positiven oder negativen Korrelation auf eine positive oder negative Kausalbeziehung geschlossen. Das ist nicht immer richtig. Es gibt zum Beispiel bei erwachsenen Männern eine bemerkenswerte negative Korrelation zwischen dem Einkommen und der Zahl der Haare auf dem Kopf. Aber weder sind die Haare für das Einkommen noch ist das Einkommen für die Haare verantwortlich zu machen - diese negative Korrelation kommt dadurch zustande, dass beide Variablen von einer dritten Variablen, dem Lebensalter, abhängen: mit wachsendem Alter nimmt das Einkommen zu, und die Haare fallen aus. Bei der Interpretation von Korrelationen ist also immer darauf zu achten, dass man keine dritte, eigentlich kausale Variable übersieht.

Findet man in solchen Studien einen Zusammenhang (d.h. eine statistische Korrelation) zwischen Fernsehkonsum und beispielsweise Körpergewicht, so ist ein solcher Zusammenhang prinzipiell mit Vorsicht zu interpretieren. Keineswegs zeigt der Zusammenhang schon Ursache und Wirkung, also dass Fernsehen dick macht. Es könnte auch sein, dass dicke Menschen lieber fernsehen, und dass es aus diesem Grund einen Zusammenhang zwischen Fernsehkonsum und Übergewicht gibt. Eine Korrelation zwischen A und B kann also erstens heißen, dass A durch B verursacht wird oder zweitens B durch A. Zudem gibt es drittens noch die Möglichkeit, dass etwas ganz anderes, nennen wir es C, einen Einfluss sowohl auf A als auch auf B hat und es deswegen nur so scheint, dass A mit B zusammenhängt.