相関は、2つの変数間に接続があることを意味しますが、必ずしもこれらの変数の1つが他の変数の原因であることを意味するわけではありません。両方の変数にも影響を与える可能性のある他の要因があります。また、両方の変数に影響を与える共通の起源もあります。

たとえば、氷を食べることと交通事故の数との間には正の相関関係がある場合がありますが、アイスクリームが交通事故の原因であることを意味しません。代わりに、両方が交通量と氷の消費量が増える夏の影響を受けている可能性があります。

相関が実際に因果関係であるかどうかを判断するために、一方の変数が他方に影響を与えるメカニズムを理解するために、さらなる検査とテストを実行する必要があります。これは、実験設計、統計モデル、またはその他の方法で実行できます。

要約すると、AがBと相関するという観察は、AがBの原因であることを自動的に意味しないという観察が言われ、さらなる試験は因果関係を確認または反論するために必要であると言えます。
Korrelation bedeutet, dass ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht, aber es bedeutet nicht unbedingt, dass eine dieser Variablen die Ursache der anderen ist. Es gibt andere Faktoren, die ebenfalls einen Einfluss auf beide Variablen haben können, oder es kann sogar ein gemeinsamer Ursprung geben, der beide Variablen beeinflusst.

Zum Beispiel kann es eine positive Korrelation zwischen dem Verzehr von Eis und der Zahl von Verkehrsunfällen geben, aber es bedeutet nicht, dass das Eisessen die Ursache von Verkehrsunfällen ist. Stattdessen kann es sein, dass beides durch den Sommer, in dem es mehr Verkehr und Eisverzehr gibt, beeinflusst wird.

Um zu bestimmen, ob eine Korrelation tatsächlich eine Kausalität darstellt, müssen weitere Untersuchungen und Tests durchgeführt werden, um den Mechanismus zu verstehen, durch den eine Variable die andere beeinflusst. Dies kann durch experimentelle Design, statistische Modelle oder andere Methoden erfolgen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Beobachtung, dass A mit B korreliert, nicht automatisch bedeutet, dass A die Ursache von B ist, und weitere Untersuchungen sind erforderlich, um eine Kausalität zu bestätigen oder zu widerlegen.