Übung 21

Beim Beispiel von Gapminder oben haben wir den Zusammenhang zwischen Kindersterblichkeit und Lebenserwartung untersucht. Gehen Sie zur Gapminder-Webseite und untersuchen Sie zwei weitere Diagramme, mit anderen Attributen als Achsen, aus denen interessante Zusammenhänge hervorgehen. Welche Zusammenhänge - und eventuelle Sonderfälle und Besonderheiten - können Sie jeweils erkennen? Formulieren Sie zu jedem Diagramm jeweils zwei Hypothesen, welche die Zusammenhänge kausal erklären könnten.

In diesem Diagramm sieht man die Babys pro Frau in Abhängigkeit vom Einkommen. Zwei kausale Zusammenhänge lassen sich direkt sehen:

1. Je höher das Einkommen ist, desto weniger Babys bekommt eine Frau.
2. Die Einkommensverteilung in den Regionen verteilt sich ungefähr folgendermaßen (geringes Einkommen zu hohes Einkommen): Afrika, Asien, Amerika, Europa

Es fällt zudem auf, dass der Kausale Zusammenhang zwischen Einkommen und Babys pro Frau nicht ganz linear verläuft, sondern in einer leichten linkskurve verläuft, d. h. im Bereich des höheren Einkommens abflacht. Von der Anzahl der Einwohner pro Land scheint das Diagramm nicht sonderlich abzuhängen.

In dem zweiten Diagramm wird der Zusammenhang zwischen CO2 Emissionen pro Person und Einkommen dargestellt. Es lassen sich folgende Kausalitäten vermuten:

1. Je höher das Einkommen, desto höher die CO2 Emmision pro Person.
2. Unter Beachtung des vorherigen Diagramms könnte man zudem mutmaßen, dass je mehr Babys eine Frau hat, desto höher die CO2 Emission pro Person ist.
3. Die CO2 Emission verteilt sich über die Regionen genauso wie das letzte Diagramm (siehe oben, geringe Lebenserwartung zu hoher Lebenserwartung): Afrika, Asien, Amerika, Europa