Neben Scheinkorrelationen gibt es auch verdeckte Korrelationen:
Es besteht tatsächlich ein Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen, die statistische Korrelation ist jedoch nahe 0. Grund: eine intervenierende Variable verdeckt den Zusammenhang.
Fiktives Beispiel:
Es wird untersucht, welchen Einfluss ein unterschiedlich intensiver Kontakt mit einer bestimmten Tabakwerbung auf das Rauchverhalten von Jugendlichen ausübt. Die Korrelation ist überraschenderweise 0. Bei näherer Betrachtung stellt sich heraus: Je intensiver die Jungen der Tabakwerbung ausgesetzt waren, desto weniger rauchten sie, d. h. sie empfanden die Werbung als abschreckend. Bei Mädchen war es umgekehrt. Beide Zusammenhänge sind statistisch signifikant. Insgesamt neutralisieren sich die Einflüsse. Die Wirkung der Tabakwerbung wird also erst nachvollziehbar, wenn man die Korrelation nach dem Geschlecht differenziert bzw. das Geschlecht als Kontrollvariable in Regressionsmodelle einsetzt.
Für dieses Beispiel danke ich Erwin Ebermann von der Universität Wien, Institut für Kultur- und Sozialanthropologie.