Korrelation (vs. Kausalität)
Ein statistisches Maß für den Zusammenhang zweier Variablen. Korrelationskoeffizient r liegt zwischen −1 (perfekt negativ) und +1 (perfekt positiv); 0 = kein linearer Zusammenhang. Wichtig: Korrelation beweist KEINE Kausalität.
Wenn Eiscreme-Verkäufe und Ertrinkungsfälle korrelieren, heißt das nicht, dass Eis Menschen ertränkt, beide hängen von einer dritten Variable ab: Sommerhitze. Solche „Confounder“ sind in Business-Daten allgegenwärtig.
Pearson vs. Spearman
Pearson-Korrelation misst LINEAREN Zusammenhang, empfindlich gegenüber Ausreißern. Spearman misst MONOTONEN Zusammenhang auf Basis von Rängen, robust, auch bei nicht-linearen Mustern. Bei schiefen Verteilungen oder Ordinal-Skalen: Spearman wählen.
Wie man Kausalität erkennt
Gold-Standard: kontrolliertes Experiment (A/B-Test). Nur dort ist die einzige Veränderung dein Eingriff. Außerhalb von Experimenten: Difference-in-Differences, Regression Discontinuity, Instrumental Variables, alle aus der Ökonometrie, alle imperfekt. Pearl's „The Book of Why“ ist die moderne Standardreferenz.
Häufige Fehl-Schlüsse
„Unsere Nutzer mit aktiviertem Feature X haben 30% höhere Retention.“. Klingt nach Kausalität, ist aber meist Selbstselektion: motivierte Nutzer aktivieren Features UND bleiben. Lösung: A/B-Test, randomisiert zugewiesen, dann erst kausal interpretieren.
Beispiele aus der Praxis
Beispiel Marketing: Newsletter-Öffnungsrate und Conversion korrelieren mit r=0,68, sieht stark aus. Aber: aktive Kunden öffnen mehr UND kaufen mehr. Kausal getestet (zufällig Newsletter pausieren): nur ein kleiner Teil der Conversion war wirklich Newsletter-bedingt.
Beispiel Produkt: Nutzungsdauer und Renewal-Rate korrelieren mit r=0,82. Faustregel daraus: „Mach Nutzungsdauer hoch, dann renewen mehr.“ Falsch, beide werden vom unterliegenden „passt das Produkt zum Use-Case?“ getrieben.
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