Über Korrelation und Kausalität
Dieser Artikel stammt vom Twitter-Account „Bissiges Mäuschen“ und ist mit freundlicher Genehmigung des Autors hier im Blog veröffentlicht worden. Sie finden den Account auf Twitter hier: https://twitter.com/BMauschen. Basis ist ein Twitter-Thread, den Sie mit allen Kommentaren und Anmerkungen hier finden können.
Mal knallhart zum Thema Korrelationen in den Life Sciences: Wüsste ich bei einem Neugeborenen, dass es einmal an Krebs stirbt, würde mich das beruhigen.
Warum?
Weil fast alle Krebsarten stark mit hohem Alter korrelieren – grob gesagt: An Krebs stirbt vor allem, wer nicht vorher an etwas anderem stirbt. Das bedeutet dann aber auch, dass ALLES, was andere Todesursachen vermindert, dazu führt, dass mehr Menschen an Krebs sterben:
- Joggen, um das Herzkreislaufsystem zu stärken -> stirbt eher an Krebs
- Impfen gegen Infektionskrankheiten -> dito (2/n
- Leben in Land ohne Bürgerkrieg -> Stirbt eher an Krebs
- Schnallt sich immer beim Autofahren an -> dito
Und so weiter (Wobei es im Detail natürlich komplizierter ist, da viele Sachen auf mehr als eine Krankheit wirken und es viele verschiedene Krebsarten gibt – impfe ich gegen HPV, vermindere ich das Risiko an Gebärmutterhalskrebs zu sterben, erhöhe dadurch aber umgekehrt das Risiko später an einem anderen zu leiden!)
Und deshalb sind solche Nachrichten, wie „Krebsraten in Deutschland nehmen seit Jahren zu“ eigentlich gute Nachrichten, weil sie sich in erster Linie durch weniger „vorher an anderem Scheiß sterben“ erklären.
Ein anderes klassisches Beispiel ist die Korrelation, dass Raucher seltener Alzheimer bekommen. Bei durchschnittlich 10 Jahren früherem Tod eigentlich nicht verwunderlich – schaut man auf das Risiko in jeder Altersklasse, sind Raucher viel häufiger von Demenzerkrankungen betroffen – die vermeintliche Schutzwirkung ist also hier „früher Tod“.
Muss man dann für sich selbst bewerten, ob man das eine sinnvolle Intervention findet…
Auch bei Corona gibt es mehrere Korrelations-Kausalitätsfallen.
Führen Infektionen oder Impfungen wirklich zu den beobachteten Komplikationen oder sind diese – zumindest zum Teil – Folge der besseren Beobachtung nach der Infektion oder Impfung?
Hohe Impfquoten erreichen wir in Pflegeheimen, dort sterben auch besonders viele Menschen an Corona aber auch an Herzinfarkten, Krebs etc. – hohe Impfquoten hat auch medizinisches Personal und die berichten von vielen gesundheitlichen Problemen. Folgert man hieraus, dass Impfungen Ursache von Tod und Stress sind, geht das fehl…
Wie kann man aber jetzt seriös von Korrelationen auf Kausalitäten schließen? Das braucht einiges mehr an Arbeit, aber ein paar Punkte sind gute Hinweise, dass Leute sich die Arbeit gemacht haben:
- Wurde geprüft, ob eine Korrelation auf gemeinsame Ursachen beider beobachteter Werte zurückgehen kann (z.B. alte Leute sterben eher, lassen sich aber gerade deshalb auch eher impfen)
- Wurde mehr als eine Korrelation geprüft (Impfstatus, Alter, soziales Milieu…) (10/n)
- Wurde untersucht, ob die Korrelation immer auftritt (verschiedene Länder, Zeiträume etc.) oder wurden nur einzelne Beispiele herausgepickt
- Wurden plausible Mechanismen für einen ursächlichen Zusammenhang beschrieben UND sind diese belegt oder rein theoretisch? (11/n)
- Wurden mögliche Mechanismen für beide Richtungen der Kausalität geprüft (A verursacht B, B verursacht A)?
- Gibt es Daten aus kontrollierten Experimenten, die eine behauptete Kausalität stützen?
- Und, da man eigentlich nie alles erfüllen kann: Werden Unsicherheiten der Analyse benannt?
Und ja, all das macht es viel, viel leichter, über eine Analyse zu meckern, als sie selbst sauber aufzustellen. Und das ist gut so, denn nur, was auch harter Kritik standhält, ist am Ende verlässlich – der Rest sind Hypothesen, die auf dem Weg zur Erkenntnis nützlich sein können.
Außer, sie verstoßen gegen alles oben Genannte, dann sind sie wahrscheinlich Müll…
Und ja, es geht u.a. hierum
Mäuschen Out 🐭
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