Die Bedeutung der Korrelation

Korrelation nach Bravais-Pearson

Die Korrelation nach Bravais-Pearson berechnet den linearen Zusammenhang zweier intervallskalierter Variablen.

Da stets der Zusammenhang zwischen zwei Variablen untersucht wird, wird von einem „bivariaten Zusammenhang“ gesprochen.

Zwei Variablen hängen dann linear zusammen, wenn sie linear miteinander variieren (also kovariieren). Sie können dies in unterschiedlicher Weise tun:

  • Gleichsinnige oder positive Korrelation: Hohe (tiefe) Ausprägungen der einen Variablen gehen mit hohen (tiefen) Ausprägungen der zweiten Variablen einher (Abbildung 1: oben links). Zum Beispiel: Je mehr eine Person isst, desto ausgeprägter ist ihr Sättigungsgefühl. Je weniger jemand isst, desto geringer ist das Sättigungsgefühl.
  • Gegenläufige oder negative Korrelation: Hohe Werte der einen Variablen gehen mit tiefen Werten der anderen einher (Abbildung 1: oben rechts). Zum Beispiel: Je mehr jemand schläft, desto weniger müde ist er. Je weniger jemand schläft, desto müder ist er.

Die Fragestellung in unserem Beispiel:

  • Gibt es einen Zusammenhang zwischen den offiziell gemeldeten Fall zahlen des RKI zu unseren auf „freiwilliger“ Basis erhobenen Fälle?

uzh.ch, Universität Zürich,
https://www.methodenberatung.uzh.ch/de/datenanalyse_spss/zusammenhaenge/korrelation.html
Stand: 13. August 2018
Aufrufdatum: 05. April 2020