Ökologischer Trugschluss, auch ökologischer Folgerungsfehlschluss genannt, in der Epidemiologie, ein Fehler in der Argumentation, der auftritt, wenn eine Schlussfolgerung über ein Individuum auf der Grundlage aggregierter Daten für eine Gruppe gezogen wird. In ökologischen Studien (Beobachtungsstudien über Beziehungen zwischen risikoverändernden Faktoren und Gesundheit oder anderen Ergebnissen in Populationen) führt die Aggregation von Daten zum Verlust oder zur Verschleierung bestimmter Informationsdetails. Statistisch gesehen ist eine Korrelation tendenziell größer, wenn ein Zusammenhang auf Gruppenebene bewertet wird, als wenn er auf individueller Ebene bewertet wird. Nichtsdestotrotz können Details über Einzelpersonen in aggregierten Datensätzen übersehen werden. Es gibt eine Reihe von Beispielen für ökologische Fehlschlüsse; drei davon werden in diesem Artikel beschrieben.
Im ersten Beispiel wollen Forscher die Beziehungen zwischen der Nativität (dargestellt durch den Prozentsatz der im Ausland geborenen Bevölkerung) und der Lese- und Schreibfähigkeit (dargestellt durch den Prozentsatz der Bevölkerung, die lesen und schreiben kann) untersuchen, wobei die Berechnungen auf der Bevölkerung in verschiedenen US-Bundesstaaten basieren. In einer solchen Untersuchung könnten Korrelationen bedeutungslos werden, wenn im Ausland geborene Personen dazu neigen, in Bundesstaaten zu leben, in denen die im Inland Geborenen besser lesen und schreiben können.
In einem anderen Beispiel fanden Forscher in einer Studie, die Beziehungen zwischen Ernährung, Lebensstil, Herzkrankheiten und Schlaganfall untersuchen sollte, heraus, dass der mittlere Einstiegsblutdruck und die Schlaganfallsterblichkeitsrate für bestimmte Kohorten (Studiengruppen) von Männern im Alter von 45 bis 59 Jahren mit einer 25-jährigen Nachbeobachtung umgekehrt korreliert waren. Dieses Ergebnis stand im Gegensatz zu den Erwartungen. Nachfolgende Analysen auf individueller Ebene zeigten, dass der Zusammenhang zwischen Blutdruck und Schlaganfallsterblichkeit in den meisten Studiengruppen stark positiv war. Die Erklärung für dieses Paradoxon ist, dass innerhalb jeder Kohorte Personen, die einen Schlaganfall erlitten hatten und an einem Schlaganfall gestorben waren, tendenziell einen hohen Blutdruck aufwiesen. Wenn jedoch die einzelnen Werte in jeder Kohorte gemittelt und zur Berechnung der Korrelation herangezogen wurden, könnte sich herausgestellt haben, dass Kohorten mit höheren durchschnittlichen Blutdruckwerten einfach aufgrund der Heterogenität der Korrelationen zwischen den Kohorten geringere Sterblichkeitsraten aufwiesen.
In einem dritten Beispiel fanden Forscher heraus, dass die Sterblichkeitsraten bei Brustkrebs in Ländern mit hohem Fettkonsum im Vergleich zu Ländern mit niedrigem Fettkonsum signifikant erhöht waren. Dies ist eine Assoziation für aggregierte Daten, bei denen die Beobachtungseinheit ein Land ist. In Ländern mit einem höheren Fettanteil in der Ernährung und höheren Brustkrebsraten erkranken Frauen, die fetthaltige Lebensmittel essen, also nicht unbedingt häufiger an Brustkrebs. Man kann nicht sicher sein, dass die Brustkrebsfälle eine hohe Fettzufuhr hatten.
Um festzustellen, ob ökologische Hypothesen, die durch Analysen auf Gruppenebene erstellt wurden, für Individuen zutreffen, müssen Daten auf individueller Ebene gesammelt werden. Für kausale Schlussfolgerungen sind individuelle Daten erforderlich, um die Heterogenität der Population und Störfaktoren zu berücksichtigen.