Negative Korrelationen
Die Formulierung negative Korrelation bezieht sich auf eine direkte Verbindung zwischen zwei Variablen. Ein Beispiel wäre etwa, dass der Wert einer bestimmten Variablen automatisch nach unten geht, wenn sich der Wert einer anderen Variablen erhöht.
Die Korrelation wird dabei als Korrelations-Koeffizient in einem Bereich von +1 bis -1 ausgedrückt. Werte unter Null stehen für eine negative Korrelation. Eine perfekte negative Korrelation hat einen Koeffizienten von -1. Das bedeutet, dass eine Erhöhung bei einer Variablen verlässlich mit einer Reduzierung bei einer zweiten Variablen einhergeht. Eine perfekte positive Korrelation hat dagegen einen Koeffizienten von +1. In diesem Fall bedeutet dieser Wert, dass eine Erhöhung oder Reduzierung einer Variablen für eine Änderung in jeweils derselben Richtung sorgt. Von abgeschwächten Korrelationen spricht man, wenn Koeffizienten zwischen -1 und +1 verwendet werden, die aber nicht Null entsprechen dürfen. Der Wert Null steht für eine Beziehung, die keinerlei Korrelation enthält. Hier gibt es also keine Hinweise darauf, dass sich zwei Werte entweder positiv oder negativ beeinflussen.
Beispiele für negative Korrelationen sind etwa:
- Gelbe Autos und Unfallzahlen.
- Die Versorgung mit Waren und die Nachfrage danach.
- Ausgedruckte Seiten und der Verbrauch von Tinte.
- Erziehung und Religiosität.
- Konservative Einstellungen und kognitive Fähigkeiten.
Häufig wird angenommen, dass eine Korrelation zwischen zwei Variablen bedeutet, dass die erste Variable für die Veränderung der zweiten Variablen verantwortlich ist. Das ist aber nicht der Fall. Eine Korrelation hängt nicht immer direkt mit den vermuteten Ursachen zusammen. Möglicherweise gibt es noch einen bislang nicht bekannten Faktor, der beide Variablen in gleicher Weise beeinflusst.
