Ein Zusammenhang ist eine statistische Messung der Beziehung zwischen zwei Variablen. Mögliche Korrelationen reichen von +1 bis -1. Eine Null-Korrelation zeigt an, dass es keine Beziehung zwischen den Variablen gibt.
Eine Korrelation von -1 weist auf eine perfekte negative Korrelation hin, d. h. wenn eine Variable steigt, sinkt die andere. Eine Korrelation von +1 zeigt eine perfekte positive Korrelation an, was bedeutet, dass sich beide Variablen gemeinsam in die gleiche Richtung bewegen.
Korrelationen spielen in der psychologischen Forschung eine wichtige Rolle. Korrelationsstudien sind in der Psychologie weit verbreitet, insbesondere weil einige Dinge in einer Laborumgebung nicht nachgebildet oder erforscht werden können.
Anstatt ein Experiment durchzuführen, können Forscher Daten von Teilnehmern sammeln, um Beziehungen zu untersuchen, die zwischen verschiedenen Variablen bestehen können. Aus den gesammelten Daten und Analysen können die Forscher dann Rückschlüsse und Vorhersagen über die Art der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen machen.
Der Korrelationskoeffizient
Die Korrelationsstärke wird von -1,00 bis +1,00 gemessen. Der Korrelationskoeffizient, oft ausgedrückt als r, gibt ein Maß für die Richtung und Stärke einer Beziehung zwischen zwei Variablen an. Wenn der r Wenn der Wert näher an +1 oder -1 liegt, weist dies darauf hin, dass zwischen den beiden Variablen eine stärkere lineare Beziehung besteht.
Eine Korrelation von -0,97 ist eine starke negative Korrelation, während eine Korrelation von 0,10 eine schwach positive Korrelation wäre. Eine Korrelation von +0,10 ist schwächer als -0,74 und eine Korrelation von -0,98 ist stärker als +0,79.
Wenn Sie über Korrelation nachdenken, denken Sie einfach an diese praktische Regel: Je näher die Korrelation bei 0 liegt, desto schwächer ist sie, während sie umso stärker ist, je näher sie bei +/-1 liegt.
Streudiagramme
Streudiagramme (auch Streudiagramme, Streudiagramme oder Streudiagramme genannt) werden verwendet, um Variablen in einem Diagramm darzustellen (siehe Beispiel oben), um die Assoziationen oder Beziehungen zwischen ihnen zu beobachten. Die horizontale Achse repräsentiert eine Variable und die vertikale Achse repräsentiert die andere.
Jeder Punkt auf dem Diagramm ist eine andere Messung. Aus diesen Messungen kann eine Trendlinie berechnet werden. Der Korrelationskoeffizient ist die Steigung dieser Linie. Wenn die Korrelation schwach ist (r nahe Null) ist die Linie schwer zu unterscheiden. Wenn die Korrelation stark ist (r nahe bei 1) liegt, wird die Linie deutlicher.
Null Korrelationen
Eine Null-Korrelation deutet darauf hin, dass die Korrelationsstatistik keinen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen anzeigt. Es ist wichtig zu beachten, dass dies nicht bedeutet, dass es überhaupt keine Beziehung gibt; es bedeutet einfach, dass es keine lineare Beziehung gibt. Eine Null-Korrelation wird oft mit der Abkürzung angegeben r = 0.
Zusammenhänge verstehen
Korrelationen können verwirrend sein, und viele Menschen setzen positiv mit stark und negativ mit schwach gleich. Eine Beziehung zwischen zwei Variablen kann negativ sein, aber das bedeutet nicht, dass die Beziehung nicht stark ist.
Eine schwach positive Korrelation würde darauf hinweisen, dass beide Variablen zwar als Reaktion aufeinander steigen, die Beziehung jedoch nicht sehr stark ist. Eine starke negative Korrelation hingegen würde auf eine starke Verbindung zwischen den beiden Variablen hinweisen, die jedoch steigt, wenn die andere sinkt.
Korrelation ist keine Kausalität
Natürlich ist Korrelation nicht gleich Kausalität. Nur weil zwei Variablen eine Beziehung haben, bedeutet das nicht, dass Änderungen in einer Variablen Änderungen in der anderen verursachen. Korrelationen sagen uns, dass es eine Beziehung zwischen Variablen gibt, aber dies bedeutet nicht unbedingt, dass eine Variable die andere verändert.
Ein oft zitiertes Beispiel ist die Korrelation zwischen Eiscremekonsum und Mordraten. Studien haben einen Zusammenhang zwischen erhöhten Eiscremeverkäufen und Spitzen bei Tötungsdelikten gefunden. Das Essen von Eis führt jedoch nicht dazu, dass Sie einen Mord begehen. Stattdessen gibt es eine dritte Variable: Wärme. Beide Variablen nehmen während der Sommerzeit zu.
Illusorische Korrelation
Eine illusorische Korrelation ist die Wahrnehmung einer Beziehung zwischen zwei Variablen, wenn tatsächlich nur eine geringe oder gar keine Beziehung besteht. Eine illusorische Korrelation bedeutet nicht immer, auf eine Kausalität zu schließen; es kann auch bedeuten, eine Beziehung zwischen zwei Variablen abzuleiten, wenn keine existiert.
Zum Beispiel gehen die Leute manchmal davon aus, dass ein Ereignis die Ursache des anderen sein muss, weil zwei Ereignisse zu einem Zeitpunkt in der Vergangenheit zusammen aufgetreten sind. Diese illusorischen Zusammenhänge können sowohl bei wissenschaftlichen Untersuchungen als auch in realen Situationen auftreten.
Stereotype sind ein gutes Beispiel für illusorische Zusammenhänge. Untersuchungen haben gezeigt, dass Menschen dazu neigen, anzunehmen, dass bestimmte Gruppen und Merkmale zusammen auftreten, und häufig die Stärke der Assoziation zwischen den beiden Variablen überschätzen.
Nehmen wir zum Beispiel an, ein Mann glaubt fälschlicherweise, dass alle Menschen aus kleinen Städten äußerst freundlich sind. Wenn die Person eine sehr freundliche Person trifft, könnte ihre unmittelbare Annahme sein, dass die Person aus einer Kleinstadt stammt, obwohl die Freundlichkeit nicht mit der Stadtbevölkerung zusammenhängt.