Positive Korrelation vs. inverse Korrelation: Was ist der Unterschied?
Positive Korrelation vs. inverse Korrelation: Ein Überblick
In der Statistik beschreibt Korrelation die Beziehung zwischen zwei Variablen. Variablen sind korreliert, wenn auf die Änderung der einen eine Änderung der anderen folgt. Korrelation zeigt, ob die Beziehung positiv oder negativ ist und wie stark die Beziehung ist. Eine positive Korrelation beschreibt die Beziehung zwischen zwei Variablen, die sich gemeinsam ändern, während eine inverse Korrelation die Beziehung zwischen zwei Variablen beschreibt, die sich in entgegengesetzte Richtungen ändern. Inverse Korrelation wird manchmal als negative Korrelation bezeichnet, die dieselbe Art von Beziehung zwischen Variablen beschreibt.
Die zentralen Thesen
- Eine positive Korrelation liegt vor, wenn sich zwei verwandte Variablen in die gleiche Richtung bewegen.
- Eine inverse Korrelation liegt vor, wenn sich zwei verwandte Variablen in die entgegengesetzte Richtung bewegen.
- Korrelation impliziert nicht unbedingt Kausalität, da andere Faktoren die Richtung beeinflussen können.
Positive Korrelation
Wenn sich zwei verwandte Variablen in die gleiche Richtung bewegen, ist ihre Beziehung positiv. Diese Korrelation wird durch den Korrelationskoeffizienten (r) gemessen. Wenn r größer als 0 ist, ist es positiv. Wenn r +1,0 ist, gibt es eine perfekte positive Korrelation. Beispiele für positive Korrelationen finden sich im täglichen Leben der meisten Menschen. Je mehr Geld für Werbung ausgegeben wird, desto mehr Kunden kaufen beim Unternehmen. Da dies oft schwer zu messen ist, würde der Korrelationskoeffizient wahrscheinlich weniger als +1,0 betragen. Eine stärkere Korrelation würde bestehen, je mehr Stunden ein Mitarbeiter arbeitet, desto höher ist der Gehaltsscheck des Mitarbeiters.
Die Korrelation ist geeignet, um die Beziehung zwischen signifikanten, quantifizierbaren Daten zu analysieren.
Inverse Korrelation
Wenn sich zwei verwandte Variablen in entgegengesetzte Richtungen bewegen, ist ihre Beziehung negativ. Wenn der Korrelationskoeffizient (r) kleiner als 0 ist, ist er negativ. Wenn r -1,0 ist, gibt es eine perfekte negative Korrelation. Inverse Korrelationen beschreiben zwei Faktoren, die relativ zueinander schwanken. Beispiele hierfür sind ein sinkendes Bankguthaben im Verhältnis zu erhöhten Ausgabengewohnheiten und ein geringerer Benzinverbrauch im Verhältnis zu einer erhöhten durchschnittlichen Fahrgeschwindigkeit. Ein Beispiel für eine inverse Korrelation in der Anlagewelt ist das Verhältnis zwischen Aktien und Anleihen. Wenn die Aktienkurse steigen, neigt der Rentenmarkt dazu, zu sinken, genauso wie der Rentenmarkt gut abschneidet, wenn Aktien eine Underperformance aufweisen.
Besondere Erwägung
Es ist wichtig zu verstehen, dass Korrelation nicht unbedingt Kausalität impliziert. Die Variablen A und B können zusammen steigen und fallen, oder A kann steigen, wenn B fällt. Es ist jedoch nicht immer richtig, dass der Anstieg eines Faktors den Anstieg oder Abfall des anderen direkt beeinflusst. Beides kann durch einen zugrunde liegenden dritten Faktor, wie beispielsweise Rohstoffpreise, verursacht werden, oder die scheinbare Beziehung zwischen den Variablen könnte ein Zufall sein.
Die Zahl der Menschen, die mit dem Internet verbunden sind, ist positive Korrelation, aber die beiden Faktoren haben mit ziemlicher Sicherheit keine sinnvolle Beziehung. Dass sowohl die Zahl der Internetnutzer als auch der Ölpreis gestiegen sind, dürfte Zufall sein.