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.

Kausalität

Haben zwei Variablen einer Umfrage eine messbare 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. Korrelationen können darauf hinweisen, dass eine [Kausalität](https://civey.com/glossar/kausalitaet/) bestehen könnte. Sie sind aber kein alleiniger Beweis für einen Zusammenhang. Merkmale können eine statistische Beziehung zueinander haben, ohne dass sie einander beeinflussen.

Korrelation

Haben zwei Variablen einer Umfrage eine messbare 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.

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](https://civey.com/glossar/kausalitaet/) 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 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.

Der Median bezeichnet den Wert eines Datensatzes, der genau in der Mitte liegt, wenn alle Werte der Größe nach sortiert werden. Unabhängig der Verteilung ist damit eine 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.

Kausalität

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