Spurious correlation
Hierunter versteht man eine sog. Scheinkorrelation, d.h. eine Korrelation (bzw. eine Übereinstimmung oder Entsprechung) zwischen zwei Größen, bei denen aber kein Kausalzusammenhang existiert. Vielmehr ist der Zusammenhang zufällig oder kann durch eine dritte Größe erklärt werden. Von einer solchen Scheinkorrelation ist die sog. Nonsense Korrelation abzugrenzen.
Ein in der Literatur vielfach aufgeführtes Beispiel ist die Korrelation zwischen der menschlichen Geburtenrate und der Zahl der Storchenpaare in verschiedenen Ländern der Welt. Hier kann (rein mathematisch) eine hohe Korrelation zwischen der Zahl der Geburten und der Zahl der Storchenpaare berechnet werden. D.h. je mehr Storchenpaare es in einem Land gibt, desto höher ist auch die Geburtenrate. Hieraus könnte der kausale Zusammenhang abgeleitet werden, dass die Kinder vom Storch gebracht werden. Doch tatsächlich resultiert die hohe Korrelation zwischen Geburten und Storchpaaren aus der Tatsache, dass in ländlichen Regionen bzw. Ländern mehr Störche nisten und tendenziell auch mehr Kinder pro Paar geboren werden. D.h. es existiert (mindestens) eine dritte (gemeinsame) Größe, die den Zusammenhang erklären kann.
Der Begriff "Scheinkorrelation” und auch "Spurious correlation" ist missverständlich, da es im Kern eher um eine Scheinkausalität geht. Denn die mathematische Korrelation existiert tatsächlich – aber eben keine Kausalität. Korrelation ist zunächst erst mal ein statistischer Begriff, der weder Kausalität impliziert noch von ihr impliziert wird.
In dem Kontext spricht man in der Philosophie von "Cum hoc ergo propter hoc", d.h. ein gemeinsames Auftreten impliziert keine Kausalität.
Vertiefende Literatur:
Herbert A. Simon: Spurious correlation: a causal interpretation. In: Journal of the American Statistical Association. Vol. 49, 1954, S. 467–479.
