So führen Sie einen Korrelationstest in Excel durch (Schritt für Schritt)

Eine Möglichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu quantifizieren, besteht darin, den Pearson-Korrelationskoeffizienten zu verwenden, der ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist.

Es nimmt immer einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:

• -1 zeigt eine perfekt negative lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an
• 0 bedeutet keine lineare Korrelation zwischen zwei Variablen
• 1 zeigt eine perfekt positive lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an

Um festzustellen, ob ein Korrelationskoeffizient statistisch signifikant ist, können Sie einen Korrelationstest durchführen, bei dem ein t-Wert und ein entsprechender p-Wert berechnet werden.

Die Formel zur Berechnung des t-Scores lautet:

t = r√(n-2) / (1-r²)

wo:

• r: Korrelationskoeffizient
• n: Die Stichprobengröße

Der p-Wert wird als entsprechender zweiseitiger p-Wert für die t-Verteilung mit n-2 Freiheitsgraden berechnet.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie einen Korrelationstest in Excel durchführen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Geben wir zunächst einige Datenwerte für zwei Variablen in Excel ein:

Schritt 2: Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten

Als Nächstes können wir die Funktion KORREL() verwenden, um den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Variablen zu berechnen:

(Die Formeln wurden mit einer englischsprachen Excel-Version erstellt. Für die deutschen Formeln siehe z.B. hier)

Der Korrelationskoeffizient zwischen den beiden Variablen beträgt 0,803702.

Dies ist ein sehr positiver Korrelationskoeffizient, aber um festzustellen, ob er statistisch signifikant ist, müssen wir den entsprechenden t-Score und den p-Wert berechnen.

Schritt 3: Berechnen Sie die Teststatistik und den P-Wert

Als nächstes können wir die folgenden Formeln verwenden, um die Teststatistik und den entsprechenden p-Wert zu berechnen:

(Die Formeln wurden mit einer englischsprachen Excel-Version erstellt. Für die deutschen Formeln siehe z.B. hier)

Die Teststatistik ergibt 4,27124 und der entsprechende p-Wert ist 0,001634.

Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, haben wir genügend Beweise dafür, dass die Korrelation zwischen den beiden Variablen statistisch signifikant ist.

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