{"id":877,"date":"2023-07-28T11:05:51","date_gmt":"2023-07-28T11:05:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/p-wert-korrelation-excel\/"},"modified":"2023-07-28T11:05:51","modified_gmt":"2023-07-28T11:05:51","slug":"p-wert-korrelation-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/p-wert-korrelation-excel\/","title":{"rendered":"So ermitteln sie den p-wert f\u00fcr einen korrelationskoeffizienten in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu quantifizieren, ist die Verwendung des <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pearson-Korrelationskoeffizienten<\/a> , der ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es nimmt immer einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 bedeutet, dass zwischen zwei Variablen keine lineare Korrelation besteht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 zeigt eine vollkommen positive lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um festzustellen, ob ein Korrelationskoeffizient statistisch signifikant ist, k\u00f6nnen Sie den entsprechenden t-Score und p-Wert berechnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Formel zur Berechnung des t-Scores eines Korrelationskoeffizienten (r) lautet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>t<\/strong> = r\u221a(n-2) \/ \u221a(1-r <sup>2<\/sup> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der p-Wert wird als entsprechender zweiseitiger p-Wert f\u00fcr die t-Verteilung mit n-2 Freiheitsgraden berechnet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie ein p-Wert f\u00fcr einen Korrelationskoeffizienten in Excel berechnet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P-Wert f\u00fcr einen Korrelationskoeffizienten in Excel<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Formeln zeigen, wie der p-Wert f\u00fcr einen bestimmten Korrelationskoeffizienten und eine bestimmte Stichprobengr\u00f6\u00dfe in Excel berechnet wird:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9488\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pvaluecorrexcel1.png\" alt=\"P-Wert f\u00fcr einen Korrelationskoeffizienten in Excel\" width=\"569\" height=\"374\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr einen Korrelationskoeffizienten von r = 0,56 und eine Stichprobengr\u00f6\u00dfe n = 14 sehen wir Folgendes:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>T-Score:<\/strong> 2,341478<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p-Wert:<\/strong> 0,037285<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Denken Sie daran, dass wir f\u00fcr einen Korrelationstest die folgenden Null- und Alternativhypothesen haben:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die Nullhypothese (H <sub>0<\/sub> ):<\/strong> Die Korrelation zwischen den beiden Variablen ist Null.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die Alternativhypothese: (Ha):<\/strong> Die Korrelation zwischen den beiden Variablen ist <em>nicht<\/em> Null, es liegt beispielsweise eine statistisch signifikante Korrelation vor.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir ein Signifikanzniveau von \u03b1 = 0,05 verwenden, w\u00fcrden wir in diesem Fall die Nullhypothese ablehnen, da der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-werte-statistische-signifikanz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">p-Wert<\/a> (0,037285) kleiner als 0,05 ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir w\u00fcrden daraus schlie\u00dfen, dass der Korrelationskoeffizient statistisch signifikant ist.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Excel ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/rollende-korrelation-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die rollierende Korrelation in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/excel-korrelationsmatrix\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie eine Korrelationsmatrix in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/spearman-rangkorrelation-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die Spearman-Rangkorrelation in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine M\u00f6glichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu quantifizieren, ist die Verwendung des Pearson-Korrelationskoeffizienten , der ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist. 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