Besteht zwischen zwei Variablen ein eindeutiger Ursache-Wirkungs-Zusammenhang, spricht man von Kausalität. Eine Variable A hat einen kausalen Einfluss auf B, wenn A die Wirkung B herbeiführt. In der Statistik und den Wirtschaftswissenschaften werden in der Regel bereits vorhandene oder experimentelle Daten verwendet, um durch Regressionsmethoden kausale Effekte zu identifizieren.

Kausalität

Kausalität beschreibt den Zustand, wenn zwischen zwei Variablen ein eindeutiger Ursache-Wirkungs-Zusammenhang existiert. Jetzt nachlesen!

Haben zwei Variablen einer Umfrage eine messbare lineare statistische Beziehung zueinander, spricht man von Korrelation. Positive Korrelation bedeutet das parallele Ansteigen von zwei Variablen, während bei der negativen Korrelation eine Variable ansteigt und die andere sinkt. Die Stärke der Korrelation wird durch den [Korrelationskoeffizienten](https://civey.com/glossar/korrelationskoeffizient/) beschrieben. Korrelation kann darauf hinweisen, dass eine [Kausalität](https://civey.com/glossar/kausalitaet/) besteht, ist jedoch kein alleiniger Beweis dafür. So können Merkmale eine statistische Beziehung zueinander haben, ohne dass sie einander kausal beeinflussen.


Korrelation

Eine Korrelation bezeichnet eine messbare lineare statistische Beziehung zwischen zwei Variablen einer Umfrage. Jetzt Beispiele kennenlernen.

Eine [Korrelation](https://civey.com/glossar/korrelation/) beschreibt den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Der Korrelationskoeffizient misst den linearen Einfluss einer Variable A auf eine Variable B. Der Wert des Koeffizienten liegt immer zwischen +1 und -1. Nimmt der Korrelationskoeffizient den Wert Null an, so besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen A und B. Bei +1 ist die Korrelation zwischen den beiden Faktoren stark positiv und bei -1 stark negativ.


Korrelationskoeffizient

Eine Korrelation beschreibt in der Statistik den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Jetzt verstehen, wie der Wert zu interpretieren ist. 

Der Median bezeichnet ein statistisches Lagemaß, welches eine zentrale Tendenz des Datensatzes zum Ausdruck bringt: Es beschreibt den Wert eines Datensatzes, welcher genau in der Mitte liegt, wenn alle beobachteten Werte der Größe nach sortiert werden. Unabhängig von der Verteilung ist die Hälfte der Werte immer kleiner als der Median, bzw. die andere Hälfte immer größer. Bei einer geraden Anzahl an Werten ist der Median die Hälfte der Summe der beiden in der Mitte liegenden Werte. Im Gegensatz zum arithmetischen Mittel ist der Median robust gegen die Effekte von wenigen, extremen Werten.


Median

Der Median ist der Wert, der genau in der Mitte liegt, wenn alle beobachteten Werte der Größe nach sortiert werden. Jetzt mehr im Civey Glossar erfahren.  

Kausalität

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