Glossar

Beschreibt einen linearen Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen. Korrelieren zwei Variablen miteinander variieren sie gemeinsam: entweder in die gleiche (positive Korrelation) oder in die entgegengesetzte (negative Korrelation) Richtung. Sie wird z. B. quantifiziert durch den Pearson-Korrelationskoeffizienten. Korrelation ist nicht zu verwechseln mit Kausalität.¹angelehnt an Bortz, Jürgen; Schuster, Christof (2010): Korrelation. In: Jürgen Bortz und Christof Schuster (Hg.): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 153-182, Kapitel 10.

Fußnoten

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  angelehnt an Bortz, Jürgen; Schuster, Christof (2010): Korrelation. In: Jürgen Bortz und Christof Schuster (Hg.): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 153-182, Kapitel 10.

Hier: Pearson-Korrelationskoeffizient.

Maß, das den linearen Zusammenhang (die Korrelation) zwischen zwei Variablen quantifiziert. Der Korrelationskoeffizient kann Werte zwischen −1 und +1 annehmen, wobei ein positiver (bzw. negativer) Wert besagt, dass bei großen Werten der einen Variablen häufig große (bzw. kleine) Werte der anderen zu beobachten sind. Werte nahe Null sprechen dafür, dass die betrachteten Variablen nicht linear voneinander abhängen.¹angelehnt an Weiß, Christel (2013): Beschreibung eines Zusammenhangs. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 73-89, Kapitel 5.

Fußnoten

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  angelehnt an Weiß, Christel (2013): Beschreibung eines Zusammenhangs. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 73-89, Kapitel 5.