Problemlagen der Hilfesuchenden in der ... - GOE Bielefeld

Problemlagen der Hilfesuchenden in der Wohnungslosenhilfe, Juli 2004
Die Korrelation dient dazu, den Zusammenhang zwischen
zwei Variablen zu berechnen. Sie kann beliebige
Werte zwischen +1 (vollständiger positiver Zusammenhang)
und –1 (vollständiger negativer Zusammenhang)
annehmen. Ein positiver Zusammenhang besteht dann,
wenn hohe Werte auf einer Variable eher mit hohen
Werten auf der zweiten Variable einhergehen. Ein negativer
Zusammenhang besteht dann, wenn hohe Werte auf
einer Variable eher mit niedrigen Werten auf der anderen
Variablen einhergehen.
Die beiden Abbildungen links zeigen anhand fiktiver
Daten zwei positive Korrelationen zwischen der
Zufrieden mit der eigenen Wohnung (x-Achse) und der
Zufriedenheit mit dem Wohngebiet (y-Achse). Von allen
Befragten liegen also zwei Zufriedenheitsaussagen vor.
Der mit dem Pfeil markierte Datenpunkt stammt
beispielsweise von einer Befragten, die mit ihrer
Wohnung zu 28% und mit ihrem Wohngebiet zu 56%
zufrieden war.
Die obere Abbildung (rot) zeigt die hohe positive
Korrelation der Zufriedenheiten von Haushaltsgruppe A,
Zufriedenheit mit
Wohngebiet
Zufriedenheit mit
Wohngebiet
100%
80%
60%
40%
20%
100%
80%
60%
40%
20%
Haushaltstyp A: Korrelation = 0,8
0%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Zufriedenheit mit Wohnung
Haushaltstyp B: Korrelation = 0,2
0%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Zufriedenheit mit Wohnung
A-1.9 Korrelationen
GOE
die untere Abbildung (grün) zeigt die ebenfalls positive,
aber geringere Korrelation von Haushaltsgruppe B. Die
Punktwolke macht deutlich, dass der Zusammenhang in
der oberen Gruppe stärker ausgeprägt ist, als in der
unteren Gruppe.
Ein hoher Zusammenhang heißt allerdings nicht, dass die
Mittelwerte höher sind. So ist Haushaltsgruppe B mit
dem Wohngebiet zufriedener als Haushaltsgruppe A (die
Punkt liegen weiter oben auf der y-.Achse), obwohl die
Korrelation niedriger ist.
Häufig wird eine Gerade durch die Punktwolke
gezogen. Dies ist die lineare Regression. Daran, ob diese
Gerade ansteigt oder abfällt, kann man erkennen, ob die
Korrelation positiv oder negativ ist. Die Steilheit der
Gerade ist aber kein Maß für die Stärke der Korrelation.
Bei hohen positiven oder hohen negativen
Korrelationen kann man (zumindest ungefähr) für
Personen die eine Variable vorhersagen, wenn man ihren
Wert auf der anderen Variablen kennt.
Wenn die Korrelation gleich Null ist, gibt einem die
Kenntnis der einen Variablen kein zusätzliches Wissen
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