Casual Analysis oder Causal Analysis? Konzepte erklärt

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Rajiv Chandra

Updated on 14.11.2025

Wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen, werden casual analysis und causal analysis leicht miteinander verwechselt.

• Casual analysis ist informell: ein kurzer Blick auf Daten, Bauchgefühl oder einfache Diagramme.
• Causal analysis ist systematisch: Sie nutzt strukturierte Methoden und Modelle, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzudecken (zum Beispiel causal analysis in machine learning).

Dieser Artikel konzentriert sich auf die causal analysis – was sie ist, wie sie funktioniert, wo sie eingesetzt wird und wie moderne Werkzeuge wie RATH es erleichtern, Kausalität visuell zu erkunden.

Casual vs. Causal Analysis im Überblick

Bevor wir tiefer einsteigen, klären wir zuerst die Verwechslung:

Casual analysis ist völlig in Ordnung, wenn man nur exploriert. Aber sobald die Frage lautet „Wenn wir X ändern, ändert sich Y wirklich?“, befinden Sie sich in der Welt der causal analysis.

Methoden der Causal Analysis

Es gibt mehrere Ansätze für causal analysis – von klassischen Experimenten bis zu modernen Verfahren für Beobachtungsdaten.

Experimental Designs

Randomized controlled trials (RCTs) gelten als Goldstandard der Kausalinferenz.

• Sie manipulieren eine oder mehrere Variablen (Treatments).
• Sie weisen Einheiten (Personen, Schulen, Märkte) zufällig Treatment bzw. Kontrolle zu.
• Randomisierung hilft, Störfaktoren zu eliminieren, sodass Unterschiede in den Outcomes dem Treatment zugeschrieben werden können.

Typische Beispiele:

• Testen, ob ein neues Medikament den Blutdruck senkt.
• Messen, wie sich ein neues Website-Layout auf Conversion Rates auswirkt.

Observational Studies

In vielen realen Situationen sind Experimente zu teuer, nicht machbar oder ethisch problematisch. Hier kommt beobachtungsbasierte causal analysis ins Spiel.

Sie kontrollieren nicht, wer welches „Treatment“ erhält – Sie beobachten nur. Um kausale Signale zu extrahieren, stützt man sich auf statistische Techniken wie:

• Regression analysis – Kontrolle von Confoundern.
• Instrumental variables – Einsatz externer „Instrumente“, die das Treatment, aber nicht direkt das Outcome beeinflussen.
• Propensity score matching / weighting – Abgleichen von Treatment- und Kontrollgruppen, um ein randomisiertes Experiment zu imitieren.
• Causal graphs / DAG-basierte Methoden – explizite Modellierung der kausalen Struktur und Schließen über Interventionen.

Observational methods sind empfindlicher gegenüber Annahmen, aber in Bereichen wie Ökonomie, Gesundheitswesen und Public Policy unverzichtbar.

Beispiele für Causal Analysis

Kausales Denken findet sich praktisch in jedem Anwendungsfeld:

• Psychologie – Wie beeinflussen Kindheitserfahrungen das Verhalten oder die psychische Gesundheit im Erwachsenenalter?
• Volkswirtschaft / Economics – Welchen Effekt hat eine Erhöhung des Mindestlohns auf Beschäftigung?
• Marketing – Steigert eine neue Werbekampagne den Umsatz wirklich oder wären die Verkäufe ohnehin gestiegen?
• Produkt / UX – Führt eine Änderung im Signup-Flow tatsächlich zu höheren Aktivierungsraten?

In all diesen Fällen ist die Kernfrage nicht „bewegen sich Variablen gemeinsam?“, sondern „führt eine Veränderung in einer Variablen dazu, dass sich die andere ändert?“

Causal Analysis in Forschung, Statistik und Schreiben

Causal Analysis in der Forschung

Für Forschende ist causal analysis das Rückgrat evidenzbasierter Entscheidungen:

• Faktoren identifizieren, die zu bestimmten Outcomes beitragen.
• Interventionen entwerfen, welche diese Faktoren gezielt verändern.
• Überprüfen, ob diese Interventionen wie vorgesehen wirken.

Ob es um klinische Behandlungen, Bildungsprogramme oder Software-Rollouts geht – ein solides kausales Rahmenwerk hilft, irreführende Schlussfolgerungen zu vermeiden.

Causal Analysis in der Statistik

Die Statistik liefert die Werkzeuge, um kausale Aussagen zu schätzen und zu testen.

Gängige Verfahren sind:

• Lineare / logistische Regression
• Difference-in-differences
• Structural equation modeling
• Causal graph–basierte Schätzer

Diese Modelle helfen, Confounder zu kontrollieren, Unsicherheit zu quantifizieren und kausale Effekte präzise zu kommunizieren.

Causal Analysis im Schreiben

Im Schreiben bedeutet causal analysis, klar zu erläutern:

• Was passiert ist
• Warum es passiert ist
• Was wahrscheinlich passieren würde, wenn sich Bedingungen ändern

Gute kausale Argumentation präsentiert Evidenz, berücksichtigt alternative Erklärungen und führt Lesende Schritt für Schritt durch eine logische Argumentationskette – ob im Paper, Blogpost oder internen Memo.

Causal Analysis in der Psychologie

In der Psychologie wird causal analysis eingesetzt, um die Mechanismen hinter menschlichem Verhalten und mentalen Prozessen zu verstehen. Beispiele:

• Verknüpfung von Stress in frühen Lebensphasen mit Angststörungen oder Depression im Erwachsenenalter.
• Testen, ob bestimmte Therapieformen tatsächlich Verbesserungen bei Patient:innen bewirken.
• Verstehen, welche Umweltfaktoren bestimmte Verhaltensweisen auslösen.

Durch das Aufdecken solcher Beziehungen können Psycholog:innen gezieltere und wirksamere Interventionen entwerfen, statt sich auf Rätselraten zu verlassen.

Causal Analysis in Python (und RATH)

Python ist aufgrund seines reichhaltigen Ökosystems eine beliebte Wahl für causal analysis:

• DoWhy (opens in a new tab) – fokussiert auf Causal Graphs und einen wohldefinierten 4‑Schritt‑Workflow (model → identify → estimate → refute).
• EconML (opens in a new tab) – von Microsoft, spezialisiert auf heterogene Behandlungseffekte und Uplift Modeling.
• CausalML (opens in a new tab) – praxisnahe Tools für Uplift- / Kausalinferenz in Business- und Marketing-Szenarien.
• Causalinference (opens in a new tab) – klassische Techniken wie Matching, IPW und Difference-in-differences.

Wer lieber code-free oder low-code arbeitet, kann mit einem visuellen Causal-Analysis-Tool starten und es bei Bedarf mit Python kombinieren.

Visuelle Causal Analysis mit RATH

Eine starke Alternative ist RATH (opens in a new tab), das causal analysis in eine interaktive No-Code-Umgebung bringt.

Sie können:

• Ein Dataset laden (z. B. das Kaggle-Diabetes-Dataset).
• Causal discovery ausführen, um automatisch einen Causal Graph zu erzeugen.
• Auf Knoten klicken, um Beziehungen zu inspizieren, Vergleichsanalysen zu starten und prädiktive Modelle zu generieren.

Den vollständigen Workflow finden Sie in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung:
Causal Analysis in RATH.

Datenvisualisierung und Causal Analysis

Kausale Modelle können schnell komplex werden. Gute Visualisierung ist entscheidend, um sie zu verstehen.

In RATH wird das kausale Modell als interaktiver Graph dargestellt:

• Klicken Sie auf einen Knoten, um direkte Ursachen und Effekte hervorzuheben.
• Inspizieren Sie Kantenstärken, um zu sehen, welche Faktoren am wichtigsten sind.
• Nutzen Sie Seitenpanels, um Verteilungen und verwandte Views zu erkunden.

Über den Graph hinaus bietet RATH spezialisierte Views, die kausales Denken intuitiver machen:

• Comparative Analysis – Subgruppen vergleichen (z. B. Patient:innen mit vs. ohne Diabetes) und erkennen, welche Variablen die Unterschiede treiben.
• Mutual Inspection – Wertebereiche einer Variablen (wie Glucose) durchlaufen und beobachten, wie sich die Outcome-Verteilung verändert.

Diese Visualisierungen erleichtern es, …

• Muster zu erkennen, die Ihre Hypothesen stützen oder ihnen widersprechen,
• Ergebnisse gegenüber nicht-technischen Stakeholdern zu erklären,
• und zu entscheiden, welche Variablen sich für Experimente oder Interventionen lohnen.

Tools wie Graphic Walker’s Create Data Visualizations ergänzen dies durch flexible Charting-Möglichkeiten auf Ihren Datasets.

Praxisnahe Anwendungsfälle von Causal Analysis

Causal analysis hat weitreichende Auswirkungen in vielen Sektoren. Einige konkrete Szenarien:

Gesundheitswesen

• Reduziert eine neue Behandlung tatsächlich Wiederaufnahmen im Krankenhaus?
• Verursachen bestimmte Lebensstilfaktoren ein höheres Risiko für bestimmte Krankheiten?

Durch das Identifizieren kausaler Treiber von Gesundheits-Outcomes können Kliniker:innen und Forschende zielgerichtete Präventionsstrategien entwickeln, Therapien korrekt testen und Ressourcen dort einsetzen, wo sie den größten Effekt haben.

Sie können beispielsweise ein kausales Modell für das Diabetes-Dataset in RATH aufbauen und mit dem Feature Prediction Test Modelle trainieren, die durch diese Struktur geleitet werden:

Bildung

• Welche Lehrmethoden beeinflussen die Leistung von Schüler:innen am stärksten?
• Führen kleinere Klassen tatsächlich zu besseren Outcomes, oder sind sie nur mit besser ausgestatteten Schulen korreliert?

Causal analysis hilft Politik und Bildungspraxis zu unterscheiden, was wirklich wirkt, statt nur gut in deskriptiver Statistik auszusehen – und ermöglicht dadurch fairere und wirksamere Maßnahmen.

Finanzwesen

• Senkt ein neues Risiko-Modell oder eine Policy-Änderung tatsächlich Ausfallraten?
• Verursachen bestimmte Makrofaktoren Marktbewegungen oder treten sie nur zeitgleich auf?

Durch den Fokus auf kausale Zusammenhänge statt bloßer Korrelationen können Investor:innen und Risikoteams robustere Strategien entwickeln und sich nicht von Scheinkorrelationen täuschen lassen.

Fazit

Causal analysis geht über „Dinge, die sich gemeinsam verändern“ hinaus und stellt die schwierigere Frage:
„Wenn wir X ändern, was passiert mit Y?“

Durch die Kombination von

• rigorosen Methoden (Experimente, Beobachtungsverfahren),
• statistischen Tools (Python-Libraries wie DoWhy, EconML, CausalML),
• und modernen Visualisierungsplattformen (RATH, Graphic Walker)

können Sie:

• echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufdecken,
• bessere Interventionen und Produkte entwerfen,
• und Erkenntnisse klar an Entscheidungsträger:innen kommunizieren.

Wenn Sie causal analysis in Aktion auf einem realen Dataset sehen möchten, ist Ihr nächster Schritt:
👉 Causal Analysis in RATH – ein praktischer Walkthrough zum Aufbau und zur Exploration eines visuellen Kausalmodells.