Arten der korrelation

In diesem Artikel wird erläutert, was alle Arten von Korrelationen sind. Somit finden Sie mehrere Möglichkeiten, die Korrelation zu klassifizieren: abhängig davon, ob die Beziehung positiv oder negativ ist, abhängig vom Wert des Korrelationskoeffizienten, abhängig von der Anzahl der Variablen usw.

Welche Arten der linearen Korrelation gibt es?

Um den Zusammenhang zwischen zwei Zufallsvariablen zu klassifizieren, unterscheiden wir folgende Arten der linearen Korrelation :

• Direkte Korrelation (oder positive Korrelation) : Eine Variable nimmt zu, wenn auch die andere zunimmt.
• Inverse Korrelation (oder negative Korrelation) : Wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ab, und umgekehrt, wenn eine Variable abnimmt, nimmt die andere zu.
• Nullkorrelation (keine Korrelation) : Es besteht keine Beziehung zwischen den beiden Variablen.

Je nach Art der Daten kann der direkte Zusammenhang auch gleichzeitig ein direkt proportionaler Zusammenhang sein, allerdings muss hierfür der Faktor, der die beiden Variablen verbindet, immer derselbe sein. Daher sind alle direkt proportionalen Beziehungen Beispiele für eine direkte Korrelation, da die beiden Variablen gemeinsam wachsen, aber nicht alle direkten Beziehungen sind direkt proportional, da der Grad der Korrelation je nach Umfang variieren kann.

Ebenso haben auch alle umgekehrt proportionalen Variablen eine negative Korrelation. Allerdings sind nicht alle Variablen mit negativer Korrelation umgekehrt proportional, denn um als solche betrachtet zu werden, muss die mathematische Beziehung zwischen ihnen für alle Datenpaare konstant sein.

Korrelationsarten je nach Korrelationsgrad

Unabhängig davon, ob die Korrelation zwischen den beiden Variablen direkt oder invers ist, kann die Korrelation auch anhand der Stärke oder Schwäche der Beziehung zwischen den beiden Variablen klassifiziert werden.

• Starke Korrelation: Die beiden Variablen sind eng miteinander verbunden. Wenn Sie die Daten in einem Streudiagramm darstellen, liegen die Punkte sehr nahe beieinander. Dies erleichtert die Identifizierung der Beziehung zwischen Variablen.
• Geringe Korrelation : Es besteht eine Beziehung zwischen den beiden Variablen, die jedoch schwer zu erkennen ist. Die Punkte sind in der Punktwolke weit voneinander entfernt.

Um zu wissen, ob die Korrelation zwischen zwei Variablen stark oder schwach ist, müssen Sie den Korrelationskoeffizienten berechnen. Je höher der absolute Wert des Korrelationskoeffizienten ist, desto stärker ist die Korrelation zwischen den Variablen.

Basierend auf dem Wert des Korrelationskoeffizienten kann die Beziehung zwischen zwei verschiedenen statistischen Variablen in die folgenden Typen eingeteilt werden:

Andere Arten von Korrelationen

Wir haben gerade gesehen, was die verschiedenen Arten linearer Korrelationen sind. Wir müssen jedoch bedenken, dass es andere Möglichkeiten gibt, die Korrelationstypen nach anderen Kriterien zu klassifizieren.

Wenn wir die Korrelationsarten nach der Art der Beziehung zwischen den Variablen gruppieren, unterscheiden wir:

• Lineare Korrelation – Die Beziehung zwischen den beiden Variablen kann durch eine gerade Linie dargestellt werden.
• Nichtlineare Korrelation : Die Beziehung zwischen den beiden Variablen kann nicht durch eine gerade Linie dargestellt werden, sondern muss eine komplexere Funktion verwenden, beispielsweise eine Parabel oder einen Logarithmus.

Andererseits kann die Korrelation je nach Anzahl der Variablen auch in verschiedene Gruppen eingeteilt werden:

• Einfache Korrelation : Es wird nur die Beziehung zwischen zwei Variablen untersucht.
• Mehrfachkorrelation : Es wird die Beziehung zwischen mehr als zwei Variablen untersucht.
• Teilkorrelation : Wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen keine Auswirkungen auf andere Variablen im Datensatz hat.