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Wie man den Korrelationskoeffizient richtig interpretiert

Hierbei ist zu erwähnen, dass der Koeffizient zwar etwas über die Korrelation aussagt, sich aus dem Ergebnis aber nicht der kausale Zusammenhang ableiten lässt. Als Beispiel ist hier die Besiedelung des Österreichischen Südburgenlands durch Störche zu erwähnen. Diese korreliert zwar positiv mit der Geburtenrate, aber es lässt sich trotzdem kein ursächlicher Zusammenhang ableiten. Hierbei handelt es sich im Übrigen um eine Scheinkorrelation.

Was ist der Korrelationskoeffizient?

Ein Korrelationskoeffizient kann außerdem sowohl als „groß“ als auch als „klein“ angesehen werden.

Der Koeffizient gibt des Weiteren keinen Aufschluss über die Richtung der Korrelation. Es ist zum Beispiel nicht möglich, herauszulesen ob die Niederschläge auf Grund der Verdunstungen oder die Verdunstungen wegen der Niederschläge ansteigen.
Ein Korrelationskoeffizient kann außerdem sowohl als „groß“ als auch als „klein“ angesehen werden. In der Regel gelten Werte bis 0,3 als klein, ab 0,5 als gut und ab 0,7 als sehr groß.

Im Rahmen der Interpretation spielt auch das Quadrat vom Korrelationskoeffizient eine wichtige Rolle. Mit dem r² wird angezeigt, wie stark die Streuung der einen Variable durch die Varianz des anderen Wertes erklärt werden kann.

Abschließend ist zu erwähnen, dass bei einer regulären Korrelation sämtliche Variablen metrisches Skalenniveau aufweisen müssen. Eine Ausnahme stellt die Rangkorrelation dar.

Der Korrelationskoeffizient bei der Berechnung qualitativer Werte

Die Rangkorrelation kommt immer dann, wenn mindestens eine von beiden Variablen ordinalskaliert ist, zum Einsatz. Erfolgt die Schätzung zwischen einer qualitativen und quantitativen Größe, bedient man sich der punktbiserialen Korrelation. Weisen hingegen alle beide Variablen ordinales Skalenniveau aus, muss man den Vierfelder- Korrelationskoeffizient einsetzen. In diesem Fall kann die Korrelation mit Hilfe von Odds Ratio oder dem Phi-Koeffizienten ermittelt werden. Alternativ kann man auch zu Kendalls Tau-B oder zum Spearman- Korrelationskoeffizient greifen.

Wie man also sehen kann, gibt es zahlreiche Möglichkeiten mit Hilfe vom Korrelationskoeffizient den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu ermitteln. Im Vorfeld sollte man sich jedoch genau mit der Skalierung der jeweiligen Größen auseinander setzen. Auf diese Weise vermeidet man beim Berechnen grobe Fehler.