Erklärungsmodell

Da Ereignisse stochastisch oder kausal verknüpft sein mögen, ist die Korrelation zweier Variablen nicht zwingend eine Erklärung. Dennoch erlaubt ein hoher Korrelationskoeffizient eine Prognose über das Ergebnis (Outcome) einer Bedingung. Innerhalb eines Prozesses verändert sich die Verteilung von Ereignissen. So sind Ausfälle zu Beginn eines Prozesses anders verteilt (z.B. Normalverteilung) in der späten Phase seiner Entwicklung (z.B. Poissonverteilung). So hat die 30-Tage-Sterblichkeit Bedeutung für Ursachen der Krankheit und der Intervention. Die Sterblichkeit nach vielen Jahren geht dagegen in die Verteilung der Sterbeursachen der Grundgesamtheit über. Aufgabe der Theorie ist es, mit qualitativer Forschung Hypothesen zu erstellen, welche Erklärungen mit prognostischer Potenz liefern.

Der Begriff "Erklärungsmodell" erscheint häufig und explizit im Zusammenhang mit soziologischen und psychologischen Modellen. In diesen Wissenschaften ist der für Zusammenhänge geforderte Korrelationskoeffizient in veröffentlichten Studien niedriger als in Medizin und Technik.