Ja, genau. Eigentlich sollte man hinsichtlich der Annahme von Kausalitäten bei Regressionen doch eher vorsichtig sein, oder?
Wie gesagt ist das ein theoretisches Problem, das nur sehr bedingt im Zusammenhang mit der statistischen Methode steht.
Tendiere eher zur "Wirkrichtung", da der Zusammenhang zwischen X und Y bei Signifikanz ja vorhanden ist
Naja, darüber lässt sich auch streiten. Sowohl darüber welche Rolle der Signifikanztest spielt, als auch darüber ob und wie ein Zusammenhang ohne Kausalität sinnvoll interpretiert werden kann.
und die "Wirkrichtung" dann durch das Vorzeichen des Beta-Wertes angegeben wird.
Da beist sich die Katze in den Schwanz. Du kannst nicht auf der einen Seite sagen, Du testest mit dem Signifikanztets eine Zusammenhang und keine Kausalität, um danach vom Vorzeichen auf Wirkung (i.e. Kausalität) zu schließen. Das ergibt keinen Sinn.
Was meinst Du?
Ich denke es ist gut, dass Du Dir darüber Gedanken machst.
Vermutlich willst Du aber Kausalhypothesen prüfen, daher solltests Du sie auch als solche theoretisch Herleiten und formulieren. In wiefern das statisitshce Modell, das Du verwendest, dann tatsächlich geeignet ist, den von Dir theoretisch unterstellten Kausalzusammenhang zu testen, kannst Du anschließend diskutieren.
Stata is an invented word, not an acronym, and should not appear with all letters capitalized: please write “Stata”, not “STATA”.