{"id":81,"date":"2023-08-05T16:12:39","date_gmt":"2023-08-05T16:12:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/arten-von-korrelationen\/"},"modified":"2023-08-05T16:12:39","modified_gmt":"2023-08-05T16:12:39","slug":"arten-von-korrelationen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/arten-von-korrelationen\/","title":{"rendered":"Arten der korrelation"},"content":{"rendered":"<p>In diesem Artikel wird erl\u00e4utert, was alle Arten von Korrelationen sind. Somit finden Sie mehrere M\u00f6glichkeiten, die Korrelation zu klassifizieren: abh\u00e4ngig davon, ob die Beziehung positiv oder negativ ist, abh\u00e4ngig vom Wert des Korrelationskoeffizienten, abh\u00e4ngig von der Anzahl der Variablen usw. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-los-tipos-de-correlacion-lineal\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfcuales-son-los-tipos-de-correlacion-lineal\"><\/span> Welche Arten der linearen Korrelation gibt es?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Um den Zusammenhang zwischen zwei Zufallsvariablen zu klassifizieren, unterscheiden wir folgende <strong>Arten der linearen Korrelation<\/strong> :<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Direkte Korrelation (oder positive Korrelation)<\/strong> : Eine Variable nimmt zu, wenn auch die andere zunimmt.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Inverse Korrelation (oder negative Korrelation)<\/strong> : Wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ab, und umgekehrt, wenn eine Variable abnimmt, nimmt die andere zu.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Nullkorrelation (keine Korrelation)<\/strong> : Es besteht keine Beziehung zwischen den beiden Variablen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Je nach Art der Daten kann der direkte Zusammenhang auch gleichzeitig ein direkt proportionaler Zusammenhang sein, allerdings muss hierf\u00fcr der Faktor, der die beiden Variablen verbindet, immer derselbe sein. Daher sind alle direkt proportionalen Beziehungen Beispiele f\u00fcr 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.<\/p>\n<p> 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 f\u00fcr alle Datenpaare konstant sein. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"tipos-de-correlacion-segun-el-grado-de-correlacion\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"tipos-de-correlacion-segun-el-grado-de-correlacion\"><\/span> Korrelationsarten je nach Korrelationsgrad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Unabh\u00e4ngig davon, ob die Korrelation zwischen den beiden Variablen direkt oder invers ist, kann die Korrelation auch anhand der St\u00e4rke oder Schw\u00e4che der Beziehung zwischen den beiden Variablen klassifiziert werden.<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Starke Korrelation:<\/strong> 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.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Geringe Korrelation<\/strong> : Es besteht eine Beziehung zwischen den beiden Variablen, die jedoch schwer zu erkennen ist. Die Punkte sind in der Punktwolke weit voneinander entfernt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Um zu wissen, ob die Korrelation zwischen zwei Variablen stark oder schwach ist, m\u00fcssen Sie den Korrelationskoeffizienten berechnen. <strong>Je h\u00f6her der absolute Wert des Korrelationskoeffizienten ist, desto st\u00e4rker ist die Korrelation zwischen den Variablen.<\/strong> <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Siehe:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\">So berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten<\/a> <\/div>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-de-correlation.png\" alt=\"Arten von Korrelationen\" class=\"wp-image-1848\" width=\"683\" height=\"438\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<\/div>\n<p> Basierend auf dem Wert des Korrelationskoeffizienten kann die Beziehung zwischen zwei verschiedenen statistischen Variablen in die folgenden Typen eingeteilt werden: <\/p>\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> Wert des Korrelationskoeffizienten<\/th>\n<th> Typischer Zusammenhang<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> -1<\/td>\n<td> perfekte negative Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> -0,9 bis -0,99<\/td>\n<td> sehr starke negative Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> -0,7 bis -0,89<\/td>\n<td> starke negative Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> -0,4 bis -0,69<\/td>\n<td> m\u00e4\u00dfige negative Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> -0,2 bis -0,39<\/td>\n<td> schwache negative Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> -0,01 bis -0,19<\/td>\n<td> sehr schwache negative Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 0<\/td>\n<td> Null Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 0,01 bis 0,19<\/td>\n<td> sehr schwache positive Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 0,2 bis 0,39<\/td>\n<td> Schwache positive Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 0,4 bis 0,69<\/td>\n<td> m\u00e4\u00dfige positive Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 0,7 bis 0,89<\/td>\n<td> starke positive Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 0,9 bis 0,99<\/td>\n<td> sehr starke positive Korrelation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"> 1<\/td>\n<td> perfekte positive Korrelation <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"otros-tipos-de-correlacion\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"otros-tipos-de-correlacion\"><\/span> Andere Arten von Korrelationen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Wir haben gerade gesehen, was die verschiedenen Arten linearer Korrelationen sind. Wir m\u00fcssen jedoch bedenken, dass es andere M\u00f6glichkeiten gibt, die Korrelationstypen nach anderen Kriterien zu klassifizieren.<\/p>\n<p> Wenn wir die Korrelationsarten nach der Art der Beziehung zwischen den Variablen gruppieren, unterscheiden wir:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Lineare Korrelation<\/strong> \u2013 Die Beziehung zwischen den beiden Variablen kann durch eine gerade Linie dargestellt werden.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Nichtlineare Korrelation<\/strong> : 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.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Andererseits kann die Korrelation je nach Anzahl der Variablen auch in verschiedene Gruppen eingeteilt werden:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Einfache Korrelation<\/strong> : Es wird nur die Beziehung zwischen zwei Variablen untersucht.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Mehrfachkorrelation<\/strong> : Es wird die Beziehung zwischen mehr als zwei Variablen untersucht.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Teilkorrelation<\/strong> : Wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen keine Auswirkungen auf andere Variablen im Datensatz hat.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel wird erl\u00e4utert, was alle Arten von Korrelationen sind. 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