Wieso wird Korrelation so oft mit Kausalität verwechselt und als solche "verkauft"?
Kausalität führt in der Regel zu Korrelation, Korrelation belegt jedoch nicht notwendigerweise Kausalität. Deswegen gibt es zwei wissenschaftstheoretisch falsche und eine richtige Herangehensweise.
Falsch: Ich will meine Hypothese durch Korrelation beweisen. Dies ist zum Einen deswegen falsch, weil es für Kausalzusammenhänge gar keine Beweise gibt, nur Indikatoren. Zum Anderen liegt hier der Hauptgrund (die Frage war ja nach dem wieso) für die angesprochene Verwechslung, weil die Tatsache, dass ich vielleicht eine Korrelation finde, nichts darüber aussagt, ob es tatsächlich eine Kausalbeziehung gibt.
Meist falsch: Ich rechne alle möglichen Korrelationen meiner Daten durch und suche mir die signifikanten heraus. Das ist meist Rosinenpicken und dann falsch. Berechtigt ist diese Vorgehensweise nur dann, wenn ich aufgrund meiner vorher formulierten Hypothese vermute, dass es Beziehungen zwischen meinen Daten gibt, ich aber nicht genau weiß, welche mit welchen. Aber auch in diesem Fall muss eigentlich die nächste Herangehensweise greifen:
Richtig: Ich benutze Korrelation als Mittel, meine Hypothese zu widerlegen. Da Kausalität in der Regel zu Korrelation führt, gilt im Umkehrschluss, dass das Fehlen einer solchen einen Kausalzusammenhang sehr unwahrscheinlich macht. Wenn ich also eine Hypothese habe, dann kann ich sie durch Korrelation herausfordern: Besteht sie nicht, muss ich die Hypothese modifizieren oder gar verwerfen. Besteht sie, kann ich mit der Hypothese weiterarbeiten, ohne aber zu wissen, ob die Korrelation nicht ein Zufall war und die Hypothese dennoch falsch. Erst wenn viele solcher, möglichst voneinander unabhängiger Indikatoren ihr nicht widersprechen, wächst mein Vertrauen in die Hypothese, und wenn sie dann auch noch zutreffende Vorhersagen ermöglicht, wird irgendwann eine Theorie daraus.
Ein Beispiel aus der Klimaforschung: Die Globale Erwärmung könnte ja durch natürliche Faktoren verursacht sein, also nichts mit menschlichem Wirtschaften und Verhalten zu tun haben. Ich rechne also Korrelationen zwischen allen bekannten Strahlungsantrieben, und auch multiple Korrelationen, falls alle gemeinsam wirken. Finde ich einen statistischen Zusammenhang, habe ich wie gesagt nur die natürlichen Einflüsse nicht ausschließen können, finde ich ihn aber nicht, dann sind diese Einflüsse mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit nicht für die Globale Erwärmung verantwortlich.
Dies ist das Ergebnis, einen solchen Zusammenhang zu widerlegen (wobei die Methodik über reine Korrelationsanalyse natürlich weit hinausgeht), was offenbar gelungen ist, denn die dunkelgrüne Kurve aller quasi-natürlichen Einflüsse würde zu einer Abkühlung, nicht aber zu der gemessenen Erwärmung führen. Damit ist der Einfluss des Menschen nicht "bewiesen", aber natürliche Einflüsse sind als Ursache widerlegt. Richard Muller, der ursprünglich Forschungsmittel aus der Ölindustrie bezogen hatte, kam übrigens durch reine Korrelationsrechnung zum gleichen Ergebnis:
Er verglich statistisch Vulkanismus und solare Einstrahlung (und einiges andere) mit der Temperaturkurve und konnte natürliche Einflüsse auf die gemessene Erwärmung ausschließen.
Wenn diese Vermutung dann auch noch Vorhersagen macht, dann spätestens ist es eine Theorie. Ich will jetzt nicht auf die eingetretenen Modellvorhersagen eingehen (Welche sind die für Dich plausibelsten Klimamodelle?), sondern statt dessen ein anderes Beispiel wählen: Die Theorie macht bestimmte Vorhersagen, welche Frequenzen der Strahlung am Boden aus der Atmosphäre oder durch einen Satelliten gemessen werden müssten, die exakt so gemessen werden konnten: