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Korrelationsrechner

Berechnen Sie den Pearsonschen Korrelationskoeffizienten r für beliebige gepaarte Daten, mit Streudiagramm, Regressionslinie und einer Anleitung zur.

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Pearson r
0.9641
r² (erklärte Varianz)
92.96%
Stichprobengröße (n)
10
t-Statistik
10.2754
Zweiseitiger p-Wert
0.00001

Angepasste Linie: ŷ = 1.1333 + 0.9758 · x

Streudiagramm mit Regressionslinie

Der Pearson-Korrelationskoeffizient r misst die Stärke und Richtung einer LINEAREN Beziehung zwischen zwei stetigen Variablen. r reicht von −1 (perfekte negative Gerade) über 0 (kein linearer Zusammenhang) bis +1 (perfekte positive Gerade). Dieses Tool berechnet r, r², die OLS-Regressionsgerade und einen t-Test, um festzustellen, ob r signifikant von Null abweicht.

Interpretation von r

|r| ≈ 0,1 — schwach. |r| ≈ 0,3 — moderat. |r| ≈ 0,5 — stark. |r| ≥ 0,7 — sehr stark. Diese Schwellenwerte variieren je nach Fachbereich; die Physik erwartet deutlich höhere Werte als die Sozialwissenschaften.

Das Vorzeichen ist entscheidend: Ein positives r bedeutet, dass y tendenziell steigt, wenn x wächst; ein negatives r bedeutet, dass y tendenziell fällt.

r² (Bestimmtheitsmaß) ist der Anteil der Varianz in y, der durch ein lineares Modell auf Basis von x erklärt wird. r = 0,7 → r² = 0,49: Etwa die Hälfte der Variation von y wird linear durch x erklärt.

Signifikanztest

Selbst wenn kein zugrunde liegender Zusammenhang besteht (ρ = 0), erzeugen kleine Stichproben zufällig ein r ungleich Null.

Teststatistik: t = r · √(n − 2) / √(1 − r²), mit df = n − 2.

Der zweiseitige p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, ein |r| dieser Größe oder größer unter der H₀: ρ = 0 zu beobachten. Signifikant bei α = 0,05, wenn p < 0,05.

Für n = 30 mit r = 0,4 ist t = 2,31 → p ≈ 0,028 (signifikant). Für n = 10 mit demselben r ist t = 1,23 → p ≈ 0,25 (nicht signifikant). Die Stichprobengröße ist extrem wichtig.

Rechenbeispiel

x = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), y = (2,4,5,4,5,7,8,8,10,12).

mean(x) = 5,5, mean(y) = 6,5. Σ(xi−x̄)(yi−ȳ) = 73,5. Σ(xi−x̄)² = 82,5. Σ(yi−ȳ)² = 75.

r = 73,5 / √(82,5·75) ≈ 0,934. r² ≈ 0,873 — etwa 87 % der Varianz von y wird durch eine lineare Anpassung an x erklärt.

OLS-Steigung = 73,5 / 82,5 ≈ 0,891; Achsenabschnitt = 6,5 − 0,891·5,5 ≈ 1,6. Regressionsgerade: ŷ = 1,6 + 0,89·x.

Korrelation ist keine Kausalität

Eiscreme-Verkäufe korrelieren mit Ertrinkungsunfällen; beides steigt im Sommer sprunghaft an (die verborgene Variable oder Drittvariable). r sagt Ihnen nicht, in welche Richtung der Wirkpfeil zeigt oder ob überhaupt einer existiert.

Umgekehrte Kausalität: Schnelleres Tippen korreliert mit mehr Tippfehlern — die Tippgeschwindigkeit könnte Fehler verursachen, Fehler (Frustration) könnten das Tippen verlangsamen, oder beides hängt von Ermüdung ab.

Störvariablen (Confounder): Schuljahre und Gehalt korrelieren; Talent, familiärer Hintergrund und Fachbereich sind hierbei Störfaktoren.

Einschränkung des Messbereichs (Restriction of Range) — wenn Sie nur die obersten 10 % von x untersuchen, sinkt r drastisch, selbst wenn die wahre Beziehung stark ist.

Häufige Fehlerquellen

r erfasst nur LINEARE Beziehungen. Eine perfekte Parabel y = x², bei der x sowohl negative als auch positive Werte umfasst, ergibt r ≈ 0.

Ausreißer beeinflussen r dramatisch — ein einzelner Extrempunkt kann ein schwaches negatives r in ein starkes positives r verwandeln. Erstellen Sie immer ein Streudiagramm (Scatterplot).

r als Wahrscheinlichkeit oder Prozentsatz behandeln. r = 0,5 bedeutet nicht „zu 50 % verwandt“; r² ist der Prozentsatz der erklärten Varianz.

Die Berechnung von r über heterogene Untergruppen hinweg kann die wahren Beziehungen innerhalb der Gruppen verbergen oder umkehren (Simpson-Paradoxon).

Häufig gestellte Fragen

Pearson vs. Spearman?

Pearson setzt Linearität und annähernd normalverteilte Residuen voraus. Spearman verwendet Ränge und erfasst jede monotone Beziehung – verwenden Sie ihn für ordinale Daten oder bei dominanten Ausreißern.

Kann r exakt 1 oder -1 sein?

Nur wenn jeder Datenpunkt exakt auf einer einzigen Linie liegt. Bei realen Daten ist ein exakter Wert von ±1 nicht zu erwarten.

Welche Stichprobengröße benötige ich?

Um r = 0,3 bei α = 0,05 mit einer Power von 80 % zu erkennen, benötigen Sie ungefähr n = 84. Um r = 0,5 zu erkennen, ungefähr n = 30.

Was ist, wenn meine beiden Variablen nicht beide kontinuierlich sind?

Für eine kontinuierliche + eine binäre Variable verwenden Sie die punktbiseriale Korrelation (mathematisch äquivalent zum t-Test für zwei Stichproben). Für zwei binäre Variablen verwenden Sie den Phi-Koeffizienten (mathematisch äquivalent zu Chi-Quadrat).

Von Larius — Softwareentwickler, Immobilienmakler in North Carolina und Gutachter für Gewerbeimmobilien/UnternehmenGeprüft vom Redaktionsteam von Handy CalculatorsWie wir Rechner erstellen

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