Positive Korrelation vs. Inverse Korrelation: Was ist der Unterschied?

Im Bereich der Statistik beschreibt die Korrelation die Beziehung zwischen zwei Variablen. Variablen werden korreliert, wenn auf eine Änderung eine Änderung der anderen folgt. Die 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 zusammengehörige Variablen in die gleiche Richtung bewegen.
• Eine inverse Korrelation liegt vor, wenn sich zwei zusammengehörige Variablen in die entgegengesetzte Richtung bewegen.
• Korrelation impliziert nicht notwendigerweise Kausalität, da andere Faktoren die Richtung beeinflussen können.

Positive Korrelation

Wenn sich zwei zusammengehörige Variablen in dieselbe 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 treten im Alltag der meisten Menschen auf. Je mehr Geld für Werbung ausgegeben wird, desto mehr Kunden kaufen vom Unternehmen. Da dies oft schwierig zu messen ist, wäre der Korrelationskoeffizient wahrscheinlich kleiner als +1, 0. Je mehr Stunden ein Mitarbeiter arbeitet, desto höher ist der Gehaltsscheck des Mitarbeiters.

Die Korrelation eignet sich zur Analyse der Beziehung zwischen signifikanten, quantifizierbaren Daten.

Inverse Korrelation

Wenn sich zwei zusammengehörige 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 sinkender Kontostand im Verhältnis zu höheren Ausgabegewohnheiten und ein geringerer Kraftstoffverbrauch im Verhältnis zu einer höheren Durchschnittsgeschwindigkeit. Ein Beispiel für eine inverse Korrelation in der Welt der Anlagen ist die Beziehung zwischen Aktien und Anleihen. Mit steigenden Aktienkursen neigt der Rentenmarkt dazu, zu fallen, genau wie der Rentenmarkt, wenn die Aktien unterdurchschnittlich abschneiden.

Besondere Überlegung

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 Rohstoffpreise verursacht werden, oder die offensichtliche Beziehung zwischen den Variablen kann ein Zufall sein.

So hat zum Beispiel die Zahl der mit dem Internet verbundenen Personen seit ihrer Gründung zugenommen, und der Ölpreis hat sich im gleichen Zeitraum im Allgemeinen nach oben bewegt. Dies ist eine positive Korrelation, aber die beiden Faktoren haben mit ziemlicher Sicherheit keine bedeutungsvolle Beziehung. Dass sowohl die Bevölkerung der Internetnutzer als auch der Ölpreis gestiegen sind, dürfte ein Zufall sein.