Korrelationskoeffizienten-Rechner
Berechne Pearson-, Spearman- oder Kendall-Korrelation. Sieh Koeffizient, p-Wert, Streuung, Kovarianz und die Stärke ohne Kausalitätsversprechen.
Orientierung zur Korrelationsstärke
Die Stärke basiert auf dem Betrag des Koeffizienten, die Richtung auf seinem Vorzeichen.
| Betrag der Korrelation | Bezeichnung | Richtung |
|---|---|---|
| < 0,10 | keine Korrelation | positiv, negativ oder bei 0 keine |
| 0,10 bis < 0,30 | sehr schwach | positiv oder negativ |
| 0,30 bis < 0,50 | schwach | positiv oder negativ |
| 0,50 bis < 0,70 | mittel | positiv oder negativ |
| 0,70 bis 0,90 | stark | positiv oder negativ |
| > 0,90 bis 1,00 | sehr stark | positiv oder negativ |
Häufige Fragen
Was sagt der Korrelationskoeffizient r aus?
Der Koeffizient r fasst Richtung und Stärke eines Zusammenhangs als Zahl von -1 bis +1 zusammen. Ein Wert nahe +1 bedeutet einen stark gleichläufigen, ein Wert nahe -1 einen gegenläufigen Zusammenhang. Ein Wert nahe 0 zeigt keinen klaren linearen Zusammenhang.
Was unterscheidet Pearson, Spearman und Kendall?
Pearson misst einen linearen Zusammenhang mit den Originalwerten. Spearman vergleicht die Rangfolgen und erkennt monotone Verläufe. Kendall-Tau zählt übereinstimmende und gegenläufige Wertepaarungen und behandelt Gleichstände ausdrücklich.
Beweist eine Korrelation eine Kausalität?
Nein. Eine Korrelation beschreibt nur, wie sich zwei Variablen gemeinsam verändern. Sie beweist weder, dass eine Variable die andere verursacht, noch schließt sie Drittvariablen oder Zufall aus. Für Kausalität brauchst du ein passendes Studiendesign.
Wie wichtig ist die Stichprobengröße?
Mit mehr Datenpaaren wird die Schätzung meist stabiler. Der angezeigte p-Wert ist eine grobe Einordnung und ersetzt keine statistische Prüfung. Ausreißer, verborgene Gruppen und die Auswahl der Daten können den Koeffizienten stark beeinflussen.
Wie interpretiere ich eine Korrelation von 0,95?
Ein Wert von 0,95 weist auf einen sehr starken positiven Zusammenhang in den eingegebenen Daten hin. Bei Pearson entspricht das ungefähr R² = 0,9025. Eine Vorhersage außerhalb des beobachteten Wertebereichs ist unsicher, und auch dieser Wert beweist keine Kausalität.
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