Kaffee ist schlecht fürs Herz. Kaffee senkt das Risiko für Herzinfarkte. Beide Schlagzeilen können sich auf reale Forschungsergebnisse beziehen – und sich dennoch widersprechen. Was bedeutet das für uns? Welchen Studien können wir vertrauen? Und wie lässt sich herausfinden, ob ein Zusammenhang tatsächlich ein Ursache-Wirkungs-Verhältnis beschreibt?

Diesen Fragen geht die Epidemiologin Jess Rohmann nach, die am QUEST Center for Responsible Research am Berlin Institute of Health der Charité arbeitet und den Einstein-Zirkel "Causal Inference from Observational Health Data" leitet. Sie untersucht, wie sich aus Beobachtungsstudien mit Gesundheitsdaten verlässliche Erkenntnisse gewinnen lassen. Im Gespräch mit Moderatorin Marie Röder erklärt sie, warum bei einer Korrelation zweier Variablen ein kausaler Zusammenhang nicht die einzige mögliche Erklärung ist und wie Störfaktoren scheinbare Zusammenhänge erzeugen können. Anschaulich wird das am Beispiel von Eisverkauf und Sonnenbrand: An sonnigen Tagen wird mehr Eis verkauft und mehr Sonnenbrand registriert – das heißt aber nicht, dass Eis Sonnenbrand verursacht. Mit anderen Worten: Eis zu verbieten würde nicht dabei helfen, Sonnenbrände zu verhindern.

Im Podcast erläutert Jess Rohmann, worauf es bei der Bewertung von Studien und der Einordnung ihrer Ergebnisse ankommt – und warum gute Forschung transparente Methoden und kritische Begutachtung braucht.