Korrelationsdiagramm / Streudiagramm

Das Korrelationsdiagramm / Streudiagramm (Scatter Diagram) ist eine grafische Darstellung der Beziehung zwischen zwei veränderlichen Faktoren. Das Korrelationsdiagramm wird auch in der Statistik benutzt, um Intensität (Stärke) und Richtung (Vorzeichen) eines linearen Zusammenhanges zwischen zwei zufallsfehlerbehafteten Variablen darzustellen. Kausale Zusammenhänge können aus dem Korrelationsdiagramm jedoch nicht abgeleitet werden, sodass vor einer Fehlinterpretation in dieser Richtung gewarnt werden muss.

Zur Erstellung eines Korrelationsdiagramm ist eine Reihe von Merkmalspaaren (zweidimensionales Datenmaterial) notwendig, zwischen denen eine Beziehung in Form von einseitigen oder wechselseitigen Abhängigkeiten vermutet wird. Trägt man die Merkmalspaare in ein xy-Koordinatensystem ein, so erhält man eine als Korrelationsdiagramm oder auch als Streudiagramm bezeichnete Punktwolke, deren Form weitere Rückschlüsse auf die vermutete Beziehung erlaubt. Kann durch alle eingetragenen Punkte eine Gerade gelegt werden, so korrelieren die Merkmale in positiver oder negativer Richtung, es liegen also Zusammenhänge vor.

Als Maßgröße für mögliche Zusammenhänge bei kardinalskalierten Merkmalspaaren dient der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient. Er berechnet sich aus der Kovarianz der Merkmalspaare und den Standardabweichungen der Einzelmerkmale.

Der Korrelationskoeffizient nimmt bei positiven Zusammenhängen Werte von größer null bis + 1 an, bei negativen Zusammenhängen Werte von kleiner null bis -1.

Grundsätzlich sind bei der Korrelationsrechnung beide Merkmale gleichberechtigt (symmetrisch), sie wird deshalb auch als Interdependenzanalyse bezeichnet. Dagegen werden bei der Regressionsanalyse abhängige und unabhängige Variablen unterschieden (Dependenzanalyse). Hierbei werden funktionale, also kausale Beziehungen zwischen den Variablen untersucht.

Nimmt der Korrelationskoeffizient r den Wert null an, so bestehen keinerlei Zusammenhänge zwischen den betrachteten Merkmalen.

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