Eine Korrelation ist ein Maß oder ein Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen. Ein Datensatz kann positiv korreliert, negativ korreliert oder gar nicht korreliert sein. Wenn ein Satz von Werten zunimmt, neigt der andere Satz dazu, zuzunehmen, dann wird dies als positive Korrelation bezeichnet.
Wenn ein Satz von Werten zunimmt, neigt der andere Satz dazu, abzunehmen, dann wird dies als negative Korrelation bezeichnet.
Wenn sich die Änderung der Werte einer Menge nicht auf die Werte der anderen auswirkt, wird den Variablen „keine Korrelation“ oder „Nullkorrelation“ zugewiesen.“
Ein kausaler Zusammenhang zwischen zwei Ereignissen besteht, wenn das Auftreten des ersten das andere verursacht. Das erste Ereignis wird als Ursache und das zweite Ereignis als Wirkung bezeichnet. Eine Korrelation zwischen zwei Variablen impliziert keine Kausalität. Wenn andererseits ein kausaler Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht, müssen diese korreliert werden.
Beispiel:
Eine Studie zeigt, dass es eine negative Korrelation zwischen der Angst eines Schülers vor einem Test und der Punktzahl des Schülers beim Test gibt. Aber wir können nicht sagen, dass die Angst eine niedrigere Punktzahl im Test verursacht; Es könnte andere Gründe geben — der Schüler hat zum Beispiel möglicherweise nicht gut gelernt. Die Korrelation hier impliziert also keine Kausalität.
Berücksichtigen Sie jedoch die positive Korrelation zwischen der Anzahl der Stunden, die Sie für einen Test lernen, und der Note, die Sie für den Test erhalten. Auch hier gibt es Kausalität; wenn Sie mehr Zeit mit dem Lernen verbringen, führt dies zu einer höheren Note.
Eines der am häufigsten verwendeten Korrelationsmaße ist die Pearson-Produktmomentkorrelation oder der Pearson-Korrelationskoeffizient. Gemessen wird Sie mit Hilfe der Formel,,
r x y = n ∑ XY − ∑ x ∑ y – ( n ∑ x 2 − ( ∑ x ) 2 ) ( n ∑ y 2 − ( ∑ y ) 2 )
Der Wert des Pearson-Korrelationskoeffizienten variieren von − 1 bis + 1, wobei -1 zeigt eine starke negative Korrelation und + 1 zeigt eine starke positive Korrelation.