Partiell

Der Sinn von partiellen Korrelationen liegt darin sog. Scheinkorrelationen (bzw. Nonsenskorrelationen) zu vermeiden. Zunächst sei aber geklärt, was Scheinkorrelationen überhaupt sind (sofern Sie es im vorigen Kapitel noch nicht ganz verstanden haben). An einem Beispiel wollen wir das noch einmal verdeutlichen:

Genügend empirische Studien haben belegt, dass eine hohe Korrelation zwischen der Anzahl der Störche und den Geburten von Kindern besteht. Hierfür haben Forscher in verschiedenen unabhängigen Tests verschiedene Regionen Europas mit einander verglichen und festgestellt, dass eine definitive empirisch nicht zu widerlegende Korrelation besteht. Wie Sie aber wissen, werden die Babys nicht von Störchen gebracht, sondern werden von Müttern geboren.

Das führt natürlich zu der Frage, wo diese Korrelation, die keinen kausalen Zusammenhang besitzt, herkommt.

Die Lösung steckt in den erwähnten Scheinkorrelationen, die dadurch entstehen, dass es sog. latente Variablen gibt, die nicht „sichtbar“ sind. In unserem Beispiel rührt der Zusammenhang daher, dass in ländlichen Regionen (logischerweise) mehr Störche leben als in der Stadt und dass auch die Geburtenrate auf dem Land wesentlich höher ist, als in der Stadt.
In diesem Fall wäre die latente (auch: versteckte) Variable die Umwelt bzw. der Urbanisierungsgrad eines Gebiets.

Auf eine Darstellung in Bildern wollen wir hier verzichten, da das Vorgehen analog zum vorigen Kapitel geschieht. Im Video werden wir es aber noch einmal aufzeigen.