Es ist wichtig zu sagen wie es ist: Studien lesen ist nicht einfach! Es ist ein recht komplexes Unterfangen und doch bin ich davon überzeugt, dass es wichtig ist Grundprinzipien zu verstehen weswegen ich versuchen werde wichtige Begriffe leicht und verständlich zu erklären.
WICHTIG: Aufgrund der Komplexität des Themas ist es schwer dem gerecht zu werden mit kurzgefassten Blogpost. Weswegen ich darauf aufmerksam machen will, dass du kein Experte wirst rein durch das Lesen meiner Blogs zu dem Thema. Dennoch können durch diese Post einige Grundbegriffe bekannt werden und als Einleitung für eine weitere Vertiefung dienen. Wenn du also besser im lesen und interpretieren von Studien werden möchtest, rate ich dir entweder ein Studium zu absolvieren oder spezielle Fortbildungen in dem Bereich zu tun.
With that being said, lets go:
Oftmals wird man den Begriff der Korrelation und Kausalität begegnen ebenso die Floskel: "Nur weil etwas mit dem andern korreliert, bedeutet es noch lange nicht dass es dadurch bedingt wird weil Korrelation keine Kausalität nachweist" Schön und gut doch was bedeutet dieser Satz genau? Sind diese Korrelationstudien dann sinnvoll und was können wir da rauslesen?
Korrelation einfach erklärt
Kurzgefasst: Korrelationsstudien untersuchen den Zusammenhang zwischen zwei Variablen.
Dabei wird die Stärke der Korrelation zwischen -1 und 1 erfasst.
Je näher an 1 desto höher die Korrelation (je mehr A desto mehr B)
Je näher an -1 desto höher ist die negative Korrelation (je weniger A desto mehr B oder je mehr B desto weniger A)
Die folgenden Werte dienen als Ausgangspunkt:
≤ .25 geringe oder keine Beziehung;
.25 bis .50 geringe bis angemessene Beziehung,
.50 bis .75 mäßige bis gute Beziehung,
≥ .75 starke Beziehung.
Diese Richtwerte sollten jedoch nicht als absolut angesehen werden!
Die Kategorien überschneiden sich, denn sie sollen nicht als ausschließliche Kategorien dienen, sondern nur als Anhaltspunkt.
Ihre Interpretation hängt von der Stichprobengröße, dem Messfehler und der Art der untersuchten Variable
Korrelation und Kausalität: einfach erklärt
Es ist wichtig, zwischen den Begriffen Kausalität und Korrelation zu unterscheiden. Das Vorhandensein einer statistischen Korrelation zwischen zwei Dingen bedeutet nicht zwangsläufig, dass das Vorhandensein einer kausalen Beziehung besteht: A muss nicht durch B verursacht werden.
In vielen Situationen kann eine starke Korrelation zwischen zwei Dingen A und B tatsächlich durch einer dritten Variable oder mehreren Variablen bedingt sein. A und B wird von C bedingt.
Beispiel:
So haben Forscher beispielsweise gezeigt, dass eine schwache Griffstärke und verlangsamte Reaktionszeit der Hand mit dem Risiko des Stürzens bei älteren Menschen korrelieren. Also es besteht eine starke Korrelation zwischen Variable A: Griffstärke und Variable B: Risiko zu Stürzen.
Jetzt stell ich dir eine Frage:
Würdest du nun anhand dieser Studie ableiten können, dass durch das gezielte trainieren der Griffstärke das Risiko von Stürzen vermindert werden kann?
Natürlich nicht!
Es zeigt sich, dass eine verminderte Handfunktion und das Risiko zu stürzen mit der Dekonditionierung der Muskulatur einhergehen. Also Variable A: Handfunktion und Variable B: Risiko von Stürzen werden von Variable C: Abbau der Muskulatur beeinflusst.
Wir sehen, dass eine Studie die den Zusammenhang zwischen Stürzen und ein Defizit der Handfunktion untersucht, keine gültigen Annahmen über die ursächlichen Faktoren treffen kann. Hierfür müssen kausale Studien durchgeführt werden wie zum Beispiel eine randomisiert kontrollierte Studie.
In dem Beispiel (dieses Beispiel dient nur zur Veranschaulichung) würde ich eine bestimmte Anzahl an Menschen in zwei Gruppen randomisiert einteilen.
Gruppe 1: Training der Handfunktion
Gruppe 2: Kein Training der Handfunktion
Und wir würden schauen ob es einen Einfluss auf das Risiko hat zu stürzen
Erst in so einer Studie können kausale Zusammenhänge erstellt werden.
Weiteres humoristischen Beispiel zur Veranschaulichung der Gefahr durch falsch interpretierte Korrelationen: Tod durch Essiggurken
Essiggurken werden mit allen wichtigen Krankheiten des Körpers in Verbindung gebracht. Ihr Verzehr führt zu Krieg und Kommunismus. Sie können mit den meisten Tragödien in Flugzeugen in Verbindung gebracht werden. Autounfälle werden durch Essiggurken verursacht. Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen Kriminalitätswellen und dem Verzehr dieser Frucht aus der Familie der Kürbisgewächse. Zum Beispiel ...
Nahezu alle kranken Menschen haben Essiggurken gegessen. Die Auswirkungen sind offensichtlich kumulativ.
99,9 % aller Menschen, die an Krebs sterben, haben Essiggurken gegessen.
100 % aller Soldaten haben Essiggurken gegessen.
96,8 % aller Sympathisanten des Kommunismus haben Essiggurken gegessen.
99,7 % der Menschen, die in Flug- und Autounfälle verwickelt sind, haben innerhalb von 14 Tagen vor dem Unfall Essiggurken gegessen.
93,1 % der jugendlichen Straftäter stammen aus Haushalten, in denen häufig Essiggurken serviert werden.
Es gibt Hinweise auf die langfristigen Auswirkungen des Verzehrs von Essiggurken.
Bei den 1839 Geborenen, die später Essiggurken gegessen haben, lag die Sterblichkeit bei 100 %.
Alle zwischen 1849 und 1859 geborenen Essiggurkenesser haben eine faltige Haut, haben die meisten ihrer Zähne verloren, haben brüchige Knochen und eine nachlassende Sehkraft, wenn die Krankheiten des Essiggurkenverzehrs nicht schon ihren Tod verursacht haben.
Noch überzeugender ist der Bericht eines renommierten Teams von Medizinern: Ratten, die 30 Tage lang mit 20 Pfund Essiggurken pro Tag zwangsgefüttert wurden, entwickelten dicke Bäuche. Ihr Appetit auf GANZES ESSEN wurde zerstört.
Trotz aller Beweise verbreiten die Gurkenzüchter und -verpacker weiterhin ihr Übel. Mehr als 120.000 Hektar fruchtbaren US-Bodens sind dem Anbau von Essiggurken gewidmet. Unser Pro-Kopf-Verbrauch liegt bei fast vier Pfund.
QUELLE: "Evils of Pickle Eating" (Übel des Essiggurkenverzehrs), von Everett D. Edington, ursprünglich abgedruckt in Cyanograms.
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