Korrelation

Die Korrelation beschreibt, wie stark Zusammenhänge zwischen Variablen bestehen.

• Vorraussetzung: die Daten müssen linear und approximativ normalverteilt sein

Die Stärke des Zusammenhangs lässt sich mit dem Korrelationskoeffizienten r bestimmen.

r kann einen Wert zwischen -1 und +1 annehmen.

je mehr r sich an 1 nähert, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen den Variablen (je mehr x, desto mehr y)

nähert sich r an 0, so besteht kein Zusammenhang

nähert sich r an -1 an, so besteht ein negativer Zusammenhang (je mehr x, desto weniger y)

Wenn sich r stark an -1 oder +1 annähert, lassen sich mit Hilfe der Regressionsanalyse Vorraussagen über bestimmte x und y machen.

Wenn man r quadriert, erhält man das Bestimmtheitsmaß r². Das Bestimmtheitsmaß r² sagt aus, wieviel Prozent Streuung in der abhängigen Variable sich auf die unabhängige Variable zurückführen lassen (zB: wieviel % der Blutdruckschwankungen lassen sich durch Alter erklären).

siehe auch

Bestimmtheitsmaß, Regressionsanalyse

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