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Korrelationsanalyse 

Mit Hilfe der Korrelationsanalyse lässt sich bestimmen, inwieweit zwischen zwei metrischen Variablen eine Beziehung besteht, wie eng diese ist und in welche Richtung sie geht. Der Korrelationskoeffizient, der den bivariaten statistischen Zusammenhang zwischen zwei Zeitreihen zum Ausdruck bringt, kann Werte zwischen +1 und -1 annehmen, wobei Werte in der Nähe von +1 auf einen engen positiven Zusammenhang zwischen den Variablen hindeuten, Werte in der Nähe von 0 auf keine Beziehung und Werte in der Nähe von -1 auf einen engen negativen Zusammenhang.[1]

Der Befund, dass zwei Zeitreihen miteinander korreliert sind, sagt allerdings noch nicht aus, dass zwischen diesen auch ein kausaler Zusammenhang besteht. Alleine aufgrund der Ausprägung des Korrelationskoeffizienten kann noch keine Aussage dazu gemacht werden, ob die eine Variable auch tatsächlich durch die andere beeinflusst wurde oder umgekehrt bzw. inwieweit überhaupt irgendeine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen beiden Variablen besteht. Zeitreihen können nahezu vollständig miteinander korreliert sein, ohne in einem inhaltlichen Zusammenhang zu stehen (Scheinkorrelation[2]). Eine hohe Korrelation ist vielfach dadurch bedingt, dass beide Zeitreihen durch die gleichen Faktoren beeinflusst werden und deshalb in die gleiche Richtung tendieren, sich gegenseitig aber nicht oder kaum beeinflussen. Andere Zeitreihen sind kaum miteinander korreliert, können aber trotzdem in einem inhaltlichen Zusammenhang stehen, der nicht zum Tragen kommt, da die Zeitreihen von Faktoren beeinflusst werden, deren Wirkungen sich gegenseitig kompensieren.

Es wäre daher irreführend, alleine aus der Ausprägung eines mathematisch abgeleiteten Koeffizienten auf ein Wirkungsmuster zu schließen. Solche Schlussfolgerungen müssen immer aus dem jeweiligen Kontext heraus unter Einbeziehung von Plausibilitätsbeziehungen und einer Gesamtschau aller relevanten Faktoren gezogen werden, da die darauf basierenden Aussagen ansonsten zu Fehlinterpretationen führen können. Im Folgenden werden für unterschiedliche Korrelationskonstellationen Beispiele aus dem Edelmetallbereich angeführt.

Dr. Jochen Dehio - Fachbuchautor


Dieser Beitrag stammt von Dr. Jochen Dehio - Fachbuchautor des Buches "Gold oder Silber - wem gehört die Zukunft?". 

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Fußnoten

[[1] Vgl. Mesosworld.ch (2010), Korrelationsanalyse (Internet: mesosworld.ch/lerninhalte/Biv_ Korrelation/Biv_Korrelation.pdf, Abruf vom 01.10.2012). 

[2] Ein berühmtes Beispiel dafür ist der Anfang des 20. Jahrhundert zu beobachten gewesene Rückgang der Anzahl der Störche und der Geburten, woraus abgeleitet wurde, dass Kinder von den Störchen gebracht werden.