Korrelationen

Kausalitäten

Der Effekt, den wir messen, beschreibt eine Veränderung von Variable B, die ursächlich durch Variable A hervorgerufen wird

Variable A und B haben einen Zusammenhang, d.h., wenn die eine Variable steigt, steigt auch die andere

Das Treatment von Interesse wird zwei Gruppen randomisiert zugewiesen

Die Variable A und B werden gemeinsam von einer dritten Variable beeinflusst

Wenn Chemiker:innen zufällig morgens im Labor ein Experiment durchführen

Eine zufällige Einteilung in eine Treatment- und Kontrollgruppe, die dann bzgl. der Zielgröße von Interesse verglichen werden

Wenn sichergestellt wird, dass die Kontrollgruppe das Treatment nachträglich erhält, um ethische Bedenken auszuräumen

Ein zufällig bestimmtes Treatment wird zwei zufällig eingeteilten Gruppen zugewiesen

Umgekehrte Kausalität

Selektives Ausscheiden aus dem Experiment

Dass die Kontrollgruppe das Treatment nicht bekommt

Dass das Ergebnis nicht den theoretischen Erwartungen entspricht

Wenn die Zahl der Beobachtungen zunimmt, dann steigt die statistische Präzision

dass die Kontrollgruppe das Treatment nicht erhalten sollte

Wenn die Zahl der Zufallsziehungen groß ist, verschwindet jeder Unterschied zwischen Treatment- und Kontrollgruppe

dass Kausalität der Zusammenhang von Interesse ist

Ausstieg aus dem Experiment

Teilnahmebereitschaft am Experiment

Unterschiedliche Teilnehmer:innen am Experiment

Ethische Bedenken bzgl. des Treatments

weil die beiden Variablen meist einen gegensätzlichen Verlauf zeigen

weil die Ursache für den gemeinsamen/gegensätzlichen Verlauf oft nicht klar ist

weil zu markanten Zeitpunkten, die Zeitreihe auf ein Treatment reagieren kann

weil Zeitreihen einen deskriptiven Eindruck über die globale, zeitliche Entwicklung von Variablen liefern