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13.2 Untersuchung kausaler Zusammenhänge

Wir erleben die Welt als ein komplexes Gefüge von Wenn-dann-Beziehungen bzw. kausalen Zusammenhängen. Dabei ist man geneigt, Korrelationen, also Zusammenhänge aller Art, als Kausalitäten wahrzunehmen. Dass zwei Dinge miteinander verknüpft sind, heißt aber noch lange nicht, dass das eine wegen des anderen existiert. Ein beliebtes Beispiel aus der Statistik: Man kann nachweisen, dass in Gegenden, in denen viele Störche nisten, die Kinderzahl signifikant höher ist als in Gegenden ohne Störche. Werden Kinder also von Störchen gebracht, sind die Störche die Ursache für den Kinderreichtum? Warum ist diese Vermutung falsch, obwohl dieser Zusammenhang nachweislich existiert? Zwei Gründe gibt es dafür. Zum einen könnte es sein, dass die vermutete Wirkung umgekehrt funktioniert: Wo viele Kinder geboren werden, siedeln sich gerne Störche an. Ein Zusammenhang kann also prinzipiell immer in zwei Richtungen interpretiert werden, wenn man nach der Ursache und nach der Wirkung fragt. Zweitens besteht die Möglichkeit, dass beide Phänomene (Anzahl der Störche und Kinderreichtum) durch dritte Größen beeinflusst werden, so dass wir es mit einem Scheinzusammenhang zu tun haben: Störche nisten lieber auf Reetdächern als auf Hochhäusern und ländliche Gegenden sind ein besserer Platz, um Kinder großzuziehen als Städte. Der Urbanisierungsgrad einer Gegend ist also eine Drittvariable, die den von uns vermuteten Zusammenhang beeinflusst. Ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen lässt sich also in dreierlei Richtung kausal interpretieren: A beeinflusst B, B beeinflusst A, C beeinflusst A und B gleichermaßen. In nicht-experimentellen Untersuchungsanlagen kann man einen Zusammenhang aufgrund dieser Unschärfe nie kausal interpretieren. Nur ein experimentelles Untersuchungsdesign ist in der Lage, ein Ursache-Wirkungs-Verhältnis zu identifizieren.

13.3 Manipulation und Kontrolle

Bei der Identifizierung einer Ursache-Wirkungs-Beziehung steht zunächst eine unüberschaubare Zahl von intervenierenden Sachverhalten im Weg. Beispielsweise hat die Frage „Verursacht Rauchen Lungenkrebs?“ ganze Generationen von Wissenschaftlern beschäftigt. Ist es wirklich das Rauchen oder gibt es ganz andere Ursachen, z. B. Umweltverschmutzung? Wie findet man nun heraus, was wirklich die Ursache ist? Durch Befragungen oder einfache Beobachtungen lässt sich die Frage nicht lösen. Zum Beispiel stellt man fest, dass 90 % der Lungenkrebsopfer früher geraucht haben, was aber – siehe oben – keinen Beweis für die kausale Verknüpfung darstellt, denn es handelt sich hier um eine Kovariation. Es gibt tausend andere Dinge, in denen sich Raucher von Nichtrauchern unterscheiden und die ebenso für den Lungenkrebs verantwortlich sein könnten. Haben Raucher vielleicht ein bestimmtes Gen, das den Lungenkrebs auslöst? Empfinden Raucher Stress stärker als Nichtraucher? Trinken Raucher mehr Alkohol als Nichtraucher? A priori ist nicht zu entscheiden, welche Variable oder welche Kombination von Einflussfaktoren den Lungenkrebs bei Rauchern auslöst.

Hier kommt die Logik des Experiments zum Tragen. Wir bilden zwei identische Versuchsgruppen, die sich in ihren sozialen, genetischen oder sonstigen Merkmalen nicht unterscheiden. Die eine Gruppe muss über einen längeren Zeitraum rauchen, die andere Gruppe darf dies nicht tun [1]. Wir messen einige Zeit später, wie viele Personen der Raucherund der Nichtrauchergruppe an Lungenkrebs erkrankt sind. Sind es in der Rauchergruppe überzufällig mehr Personen als in der Nichtrauchergruppe, dann muss das Rauchen, denn nur darin unterscheiden sich die beiden Gruppen, die Ursache für Lungenkrebs sein. Dieses Konstanthalten der Untersuchungsbedingungen und die gleichzeitige kontrollierte Variation der einen uns interessierenden Variablen (Rauchen vs. Nichtrauchen) sind grundlegend für jedes Experiment.

Manipulation und Kontrolle heißt: Es wird systematisch mindestens eine unabhängige Variable variiert und dann gemessen, welchen Effekt diese Veränderung auf die abhängige Variable hat. Gleichzeitig werden mögliche Wirkungen von anderen (Stör-)Variablen ausgeschaltet.

Das Experiment stellt, und darauf war dieses Beispiel auch angelegt, eine künstliche Situation dar, die möglicherweise nicht dem Alltagsleben entspricht. Immerhin zwingen wir Menschen, die eigentlich nicht rauchen, zu rauchen. Wir manipulieren die natürlichen Bedingungen so weit, dass nur noch eine einzige Ursache (zum Beispiel Rauchen) übrigbleibt, um die vermutete Wirkung (Lungenkrebs) herauszufinden. Wir kontrollieren alle anderen Bedingungen derart, dass sich die beiden Untersuchungsgruppen ansonsten nicht unterscheiden.

  • [1] Selbstverständlich würde man ein solches Experiment aufgrund von ethischen Gesichtspunkten nicht durchführen (vgl. Kap. 13.7)
 
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