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Die Korrelationsanalyse ist ein Thema, an das sich einige Personen aus Messwertdarstellungen in der Schule erinnern könnten, den meisten erfahrenen Experten ist sie jedoch als Grundnahrungsmittel der Informationsanalyse bekannt. Wie dem auch sei, Korrelationen werden so oft wie möglich falsch eingeschätzt und missbraucht, sogar im Erfahrungs Geschäft aus verschiedenen Gründen. Hier ist also eine nützliche Anleitung für die Grundlagen der Korrelationsanalyse.
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Die Korrelationsanalyse in der Forschung ist eine faktische Strategie, die dazu dient, die Stärke des direkten Zusammenhangs zwischen zwei Faktoren zu quantifizieren und ihre Zugehörigkeit herauszufinden. Bei der Korrelationsanalyse wird der Grad der Veränderung einer Variablen durch die Veränderung der anderen ermittelt. Eine hohe Korrelation deutet auf einen soliden Zusammenhang zwischen den beiden Faktoren hin, während eine niedrige Korrelation bedeutet, dass die Faktoren nur geringfügig miteinander verbunden sind.
In Bezug auf statistische Erhebungen verwenden Spezialisten die Korrelationsanalyse, um quantitative Informationen aufzuschlüsseln, die durch Forschungsstrategien wie Überprüfungen und Live-Umfragen gesammelt wurden. Sie versuchen, die Korrelation, die Muster, die großen Zusammenhänge und die Muster zwischen zwei Faktoren oder Datensätzen zu erkennen. Eine positive Korrelation zwischen zwei Variablen liegt dann vor, wenn ein Anstieg der einen Variable einen Anstieg der anderen Variable zur Folge hat. Eine negative Korrelation wiederum bedeutet, dass, wenn eine Variable zunimmt, die andere abnimmt, und auch umgekehrt.
Die beiden Techniken sind danach zu verwenden, ob es Grenzen gibt, die mit den gesammelten Informationen zusammenhängen. Die beiden Begriffe, auf die man achten sollte, sind:
Parametrisch: (Pearson-Koeffizient) Wenn die Informationen entsprechend den Grenzen von Populationen oder Wahrscheinlichkeits Übertragungen behandelt werden sollen. Wird in der Regel bei quantitativen Informationen verwendet, die zuvor innerhalb dieser Grenzen festgelegt wurden.
Nichtparametrisch: (Spearman’s Rank) Wenn keine Annahmen über die Wahrscheinlichkeitsverteilung gemacht werden können. Wird üblicherweise mit subjektiven Informationen verwendet, kann aber auch mit quantitativen Informationen verwendet werden, wenn Spearmans Rang einen Mangel aufweist.
In Situationen, in denen beides von Bedeutung ist, empfehlen Analysten die Verwendung parametrischer Verfahren wie des Pearson-Koeffizienten, da diese in der Regel genauer sind. Das bedeutet jedoch nicht, dass die nicht-parametrischen Strategien zu vernachlässigen sind, wenn es keine ausreichenden Informationen gibt oder ein genaueres Ergebnis erforderlich ist.
Die Vorteile der Korrelationsanalyse sind:
Die Korrelationsanalyse zeigt die Bedeutung und das Ausmaß der Korrelation zwischen den Faktoren. Dies hat bei der Aufstellung verschiedener Regelungen und Ideen in Finanz Hypothesen geholfen. Sie ist außerordentlich nützlich bei der Ermittlung des Finanz Verhaltens. Sie ist nützlich, um sich auf Faktoren zu konzentrieren, die sich auf monetäre Ereignisse auswirken. Die Analyse von Korrelationen verringert den Umfang von Schwachstellen in Bezug auf Prognosen. Unterstützend bei der Analyse und Forschung. Sie ist ebenfalls nützlich bei der Definition von Vereinbarungen.
Eine hohe Korrelation zeigt eine stärker verankerte Korrelation zwischen zwei Faktoren an, wobei eine Anpassung des ersten Faktors eine enge Korrelation mit einer Anpassung des zweiten Faktors aufweist. Eine niedrige Korrelation stellt eine schwächere Korrelation dar, was bedeutet, dass die beiden Faktoren höchstwahrscheinlich nicht miteinander verbunden sind.
Eine Korrelation bei Messungen bedeutet eine gerade Korrelation. Eine positive Korrelation bedeutet, dass diese gerade Korrelation positiv ist und die beiden Faktoren in ähnlicher Richtung zu- oder abgenommen haben. Eine negative Korrelation ist eine genaue Umkehrung, bei der die Korrelationslinie eine negative Neigung aufweist und sich die Faktoren in umgekehrter Richtung verschieben (d. h. eine Variable nimmt ab, während eine andere zunimmt). Keine Korrelation bedeutet im Wesentlichen, dass sich die Faktoren gegensätzlich verhalten und dementsprechend keine direkte Korrelation aufweisen.
Mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten können wir den Grad der Korrelation zwischen zwei Faktoren quantifizieren. Anhand des Korrelationskoeffizienten können wir ebenfalls entscheiden, ob die Korrelation positiv oder negativ ist und wie hoch ihr Grad ist.
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Bei der Erstellung einer Korrelationsanalyse müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Dazu gehören:
Die Korrelationsanalyse wird nur manchmal allein verwendet und in der Regel durch die Rückfallanalyse ergänzt. Der Unterschied zwischen Korrelation und Rückfall besteht darin, dass eine Korrelationsanalyse bei der Schätzung des Korrelationskoeffizienten und vielleicht einem Versuch der Bedeutung stehen bleibt, während eine Rückfallanalyse weitergeht, um die Korrelation als Situation zu kommunizieren und sich in den Bereich der Erwartung bewegt.
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