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Korrelationsanalyse

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Korrelationsanalyse

Anwendungsbereiche: Sonstiges (Reporting)

Bei der Korrelationsanalyse wird die Stärke des Zusammenhangs zweier Größen gemessen. Sie

können die Korrelationsanalyse somit für eine V ielzahl von Fragestellungen in der C ontroller-

Praxis einsetzen und e ventuelle Zusammenhänge zwischen verschiedenen Größen analysieren

und aufzeigen, z.B. Zusammenhang zwischen Strom- und Ölnotierungen (siehe Abbildung 92).

Eine Maßzahl für die Stärke und Richtung eines linearen Zusammenhanges ist der Korrelations-

koeffizient r:

쐍

Tangiert der Korrelationskoeffizient gegen 1, so wird von einem starken Zusammenhang aus-

gegangen (deutliche positive Korrelation). Ein Praxis-Beispiel für einen K orrelationsver-

gleich aus dem bet rieblichen Alltag ist die Überlegung, ob die Rabatthöhe sic h auf die

Absatzhöhe auswirkt: Erreichen wir mit einem erhöhten Rabatt, eine höhere Absatzmenge?

쐍

Bei einem K orrelationskoeffizienten nahe 0 liegt kein Zusammenhang oder n ur ein

schwacher Zusammenhang vor. Praxis-Beispiel: Die Mitarbeiterzufriedenheit hat keinen Ein-

fluss auf die Dollarentwicklung.

쐍

Tangiert der Korrelationskoeffizient gegen -1, so wird von einem starken negativen Zusam-

menhang gesprochen. Bei der neg ativen Korrelation ist die Beziehung der V ariablen durch

die Aussage »je mehr, desto weniger« gekennzeichnet. Ein Praxis-Beispiel hierfür ist der

Preis-Absatz-Vergleich: je höher der Preis, desto geringer die Absatzmenge.

Oft wird anstelle des Korrelationskoeffizienten r das Bestimmtheitsmaß r

2

angegeben. Hier gilt:

쐍 Je näher das Bestimmtheitsmaß r

2

an 1 liegt, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit des linearen Zusammenhangs.

쐍 Ist r

2

= 0, so liegt kein Zusammenhang vor.

Mit Hilfe der Punk tdiagramme zeigen Sie die Korrelation zwischen zwei V ariablen an. Die T rendlinie stellt das

Bestimmtheitsmaß und die entsprechende Formel direkt im Diagramm dar.

Zum Thema Korrelation finden Sie in Microsoft Excel die folgenden Standardfunktionen:

쐍 KORREL: Gibt den Korrelationskoeffizient einer zweidimensionalen Zufallsgröße zurück, deren Werte in den

Zellbereichen Matrix1 und Matrix2 st ehen. Mithilfe des Korrelationskoeffizienten lässt sich feststellen, ob es

eine Beziehung zwischen zw ei Eigenschaften gibt. Sie können beispielsweise die Beziehung zwischen der

Durchschnittstemperatur eines Orts und dem Einsatz von Klimaanlagen untersuchen.

쐍 PEARSON: Gibt den P earsonschen Korrelationskoeffizienten r zurück. Dieser Koeffizient ist ein dimensions-

loser Index mit dem Wertebereich -1,0 ≤ r ≤ 1,0 und ein Maß dafür , inwieweit zwischen zwei Dat ensätzen

eine lineare Abhängigkeit besteht.

HINWEIS

TIPP