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Übergeordnete Kapitel
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up 3 Ausgewählte statistische Grundlagen und Analysemethoden
up 3.5 Der Zusammenhang zwischen Variablen
up 3.5.3 Die Korrelation
up 3.5.3.4 Aussagekraft einer Korrelation

3.5.3.4.3 Scheinkorrelationen und Störvariable

Eine Scheinkorrelation ist ein statistisch gemessener Zusammenhang zwischen zwei Variablen, welcher nur deshalb auftritt, weil beide Variablen systematisch von einer dritten Variablen beeinflusst werden.

Zusammenhang kann auf Störfaktoren zurückgehen

Die Korrelation ist eine interessante Methode zur Berechnung von Zusammenhängen. Jedoch sollte man sich vergewissern, dass der gemessene Zusammenhang tatsächlich prioritär und somit kausal ist.

Es ist immer auch möglich, dass andere Erklärungen (Störfaktoren) für den Zusammenhang übersehen wurden, was zu Scheinkorrelationen führen kann.

Beispiel 1: Bringen Störche Kinder?
So zeigt sich in Untersuchungen verschiedener Länder ein hoher Zusammenhang zwischen der Storchenpopulation und der Geburtenrate (teilweise bis r=0,7) im Laufe der Jahrzehnte. Die Erklärung dieses verblüffenden Zusammenhanges ist einfach: Durch bessere Bildungs- und Berufschancen der Frauen ging die Geburtenrate zurück, durch zunehmende Umweltbelastung die Storchenpopulation. Daher ist der Zusammenhang von Storchenpopulation und Geburtenrate rein zufällig. Er ergibt sich statistisch einfach dadurch, dass sowohl Storchenpopulation wie auch Geburtenrate hoch mit der Wirtschaftsentwicklung korrelieren. Diese führte zu besseren Jobchancen für Frauen und dadurch auch zu geringeren Kinderzahlen wie auch zu einer zunehmenden Umweltbelastung und damit zu sinkenden Storchenpopulationen.

Beispiel 2: Haben reichere Männer weniger Haare?
Es lässt sich ein hoher Zusammenhang zwischen Männern mit schütterem Haar und hohem Einkommen nachweisen. Tatsächlich besteht aber eher ein Zusammenhang zwischen dem Alter der Männer und ihrem Einkommen und mit zunehmendem Alter nimmt auch die Zahl der Haare ab.

Ist man unsicher, ob eine errechnete Korrelation haltbar ist, kann man kann mögliche Störfaktoren mit der Partiellen Korrelation herausfiltern.

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down 3.5.3.4.3.1 Partielle Korrelation mit SPSS
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