Kausalzusammenhänge

Kausalzusammenhänge bezeichnen in der Wissenschaft eine Beziehung, bei der eine Variable oder ein Ereignis A ursächlich dafür verantwortlich ist, dass eine andere Variable oder ein Ereignis B eintritt. Kausalität bedeutet, dass A eine Veränderung von B verursacht oder beeinflusst, über eine bloße Korrelation hinaus. In der Praxis wird Kausalität oft durch drei Bedingungen beschrieben: zeitliche Vorherrschaft (A geht B voraus), Kovariation (A und B verändern sich gemeinsam) und die Elimination alternativer Erklärungen (kein anderer Faktor erklärt die Beziehung). In der Philosophie wird häufig der kontrafaktische Ansatz herangezogen: Wenn A nicht eingetreten wäre, wäre B wahrscheinlich nicht eingetreten.

Kausale Beziehungen können direkt oder indirekt sein; sie können durch Mediatoren vermittelt oder durch Moderatoren beeinflusst werden. Es gibt notwendige versus hinreichende Ursachen und komplexe Netzwerke von Ursachen. Verwechslungen mit Korrelationen entstehen durch Störfaktoren (Confounder) oder umgekehrte Kausalität, bei der das Ergebnis die Ursachen beeinflusst.

Methoden zur Identifikation von Kausalzusammenhängen umfassen experimentelle Designs wie randomisierte kontrollierte Studien, in denen Störfaktoren durch Randomisierung kontrolliert werden. Wenn Experimente nicht möglich sind, kommen quasi-experimentelle Ansätze, natürliche Experimente, Instrumentvariablen oder Differenz-in-Differenzen-Methoden zum Einsatz. In vielen Fällen werden auch Kausalkonstrukte mit Kausalgraphen (DAGs) und dem Rubinschen Kausalmodell sowie Strukturgleichungsmodellierung verwendet. Zeitreihenanalysen, Granger-Kausalität und andere statistische Verfahren unterstützen die Hypothesenprüfung, liefern aber keine endgültige Beweise ohne passende Annahmen.

Anwendungsfelder reichen von Epidemiologie über Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis zur Ökologie und Klimaforschung. Grenzen der Kausalinferenz ergeben sich durch Datendichte, Messfehler, unabhängige Validierung und theoretische Plausibilität. Kausalität ist in der Praxis oft modell- und kontextspezifisch.