Positive Korrelation vs. Inverse Korrelation: Wasist der Unterschied?
Positive Korrelation vs. Inverse Korrelation: Ein Überblick
In der Statistik beschreibt die Korrelation die Beziehung zwischen zwei Variablen. Variablen sind korreliert, wenn auf die Veränderung der einen eine Veränderung der anderen folgt. Die Korrelation zeigt, ob die Beziehung positiv oder negativ ist und wie stark die Beziehung ist. Eine positive Korrelation beschreibt die Beziehung zwischen zwei Variablen, die sich gemeinsam ändern, während eine inverse Korrelation die Beziehung zwischen zwei Variablen beschreibt, die sich in entgegengesetzte Richtungen ändern. Die inverse Korrelation wird manchmal auch als negative Korrelation bezeichnet, die dieselbe Art von Beziehung zwischen Variablen beschreibt.
Key Takeaways
- Eine positive Korrelation liegt vor, wenn sich zwei zusammengehörige Variablen in die gleiche Richtung bewegen.
- Eine inverse Korrelation liegt vor, wenn sich zwei zusammengehörige Variablen in die entgegengesetzte Richtung bewegen.
- Korrelation bedeutet nicht unbedingt Kausalität, da andere Faktoren die Richtung beeinflussen können.
Positive Korrelation
Wenn sich zwei zusammengehörige Variablen in dieselbe Richtung bewegen, ist ihre Beziehung positiv. Diese Korrelation wird durch den Korrelationskoeffizienten (r) gemessen. Wenn r größer als 0 ist, ist sie positiv. Wenn r +1,0 ist, liegt eine perfekte positive Korrelation vor. Beispiele für positive Korrelationen kommen im täglichen Leben der meisten Menschen vor. Je mehr Geld für Werbung ausgegeben wird, desto mehr Kunden kaufen bei dem Unternehmen. Da dies oft schwer zu messen ist, würde der Korrelationskoeffizient wahrscheinlich weniger als +1,0 betragen. Eine stärkere Korrelation würde bestehen, je mehr Stunden ein Angestellter arbeitet, desto größer ist sein Gehaltsscheck.
Korrelation eignet sich, wenn die Beziehung zwischen signifikanten, quantifizierbaren Daten analysiert wird.
Inverse Korrelation
Wenn sich zwei verwandte Variablen in entgegengesetzte Richtungen bewegen, ist ihre Beziehung negativ. Wenn der Korrelationskoeffizient (r) kleiner als 0 ist, ist er negativ. Wenn r -1,0 ist, liegt eine perfekte negative Korrelation vor. Umgekehrte Korrelationen beschreiben zwei Faktoren, die relativ zueinander wippen. Beispiele hierfür sind ein sinkendes Bankguthaben im Verhältnis zu einem erhöhten Ausgabeverhalten oder eine geringere Benzinverbrauchsrate im Verhältnis zu einer erhöhten durchschnittlichen Fahrgeschwindigkeit. Ein Beispiel für eine inverse Korrelation in der Welt der Investitionen ist die Beziehung zwischen Aktien und Anleihen. Wenn die Aktienkurse steigen, tendiert der Anleihenmarkt dazu, zu sinken, genauso wie der Anleihenmarkt gut abschneidet, wenn sich die Aktien unterdurchschnittlich entwickeln.
Besondere Berücksichtigung
Es ist wichtig zu verstehen, dass Korrelation nicht unbedingt Kausalität bedeutet. Die Variablen A und B könnten zusammen steigen und fallen, oder A könnte steigen, wenn B fällt. Es ist jedoch nicht immer wahr, dass der Anstieg des einen Faktors den Anstieg oder Fall des anderen direkt beeinflusst. Beide können durch einen zugrundeliegenden dritten Faktor, wie z. B. die Rohstoffpreise, verursacht werden, oder die scheinbare Beziehung zwischen den Variablen könnte ein Zufall sein.
Die Anzahl der Menschen, die mit dem Internet verbunden sind, ist zum Beispiel seit seiner Einführung gestiegen, und der Ölpreis hatte bis 2015 im gleichen Zeitraum im Allgemeinen einen Aufwärtstrend. Dies ist eine positive Korrelation, aber die beiden Faktoren haben fast sicher keine sinnvolle Beziehung. Dass sowohl die Bevölkerung der Internetnutzer als auch der Ölpreis gestiegen sind, ist wahrscheinlich ein Zufall.