Positive und negative Korrelationen (mit Definitionen und Beispielen) • BUOM

16. November 2021

Manchmal kann es hilfreich sein, bei der Arbeit zu analysieren, wie zwei Informations- oder Datensätze miteinander in Beziehung stehen. Dies kann Teil Ihrer regulären Aufgaben sein, insbesondere wenn Sie datengesteuerte Geschäftsentscheidungen treffen. Das Finden von Korrelationen kann auch eine nützliche mathematische Fähigkeit für Menschen sein, die in einer analytischen, statistischen oder mathematischen Rolle arbeiten möchten. In diesem Artikel definieren wir positive und negative Korrelationen und erklären anhand von Beispielen, warum sie wichtig sind.

Was sind positive und negative Korrelationen?

Positive und negative Korrelationen sind Deskriptoren für Mengen von Zahlen oder Variablen, die in einer linearen Beziehung zueinander stehen, die Sie erkennen können, indem Sie sie mithilfe einer Reihe von Achsen als Punkte darstellen. Sie können den Grad der positiven oder negativen Beziehung zwischen Ihren beiden Informationssätzen mithilfe eines sogenannten Korrelationskoeffizienten (gekennzeichnet durch den Buchstaben „ρ“) berechnen. Denken Sie daran, dass der Korrelationskoeffizient am zuverlässigsten ist, wenn die Beziehung zwischen Ihren beiden Zahlenmengen beispielsweise linear und nicht kurvenförmig ist.

Wenn ein Informationssatz zunimmt, wenn ein anderer zunimmt, handelt es sich um eine positive Korrelation. Eine positive Korrelation sieht normalerweise wie eine Linie aus, die von der unteren linken Ecke des Diagramms zur oberen rechten Ecke verläuft. Bei positiven Korrelationen ist der Korrelationskoeffizient größer als Null. Wenn die Zahlen mit der gleichen Geschwindigkeit zunehmen, spricht man von einem starken linearen Zusammenhang. Eine ideale positiv korrelierte lineare Beziehung hat einen Korrelationskoeffizienten von +1. Je näher der Koeffizient bei +1 liegt, desto direkter korrelieren die Zahlen.

Wenn ein Informationssatz abnimmt, während ein anderer zunimmt, handelt es sich um eine negative Korrelation. Negative Korrelationen erscheinen typischerweise als Linie, die von oben links im Diagramm nach unten rechts verläuft. Negative Korrelationen funktionieren ähnlich wie positive Korrelationen, ihre Korrelationskoeffizienten sind jedoch kleiner als Null. Eine perfekte negative Korrelation hätte einen Korrelationskoeffizienten von -1.

Warum ist es wichtig, Zusammenhänge am Arbeitsplatz zu finden?

Das Finden von Korrelationen zwischen Datensätzen kann Ihnen dabei helfen, fundierte Entscheidungen am Arbeitsplatz zu treffen. Oft ist es wichtig zu wissen, ob zwei Informationssätze nach einem beobachtbaren Muster zusammenhängen. Oft ist es auch hilfreich zu wissen, inwieweit sie miteinander zusammenhängen. Denken Sie daran, dass die Beobachtung einer Korrelation zwischen zwei Datensätzen nicht unbedingt bedeutet, dass Änderungen in einem Datensatz Änderungen im anderen verursachen. Die Bestimmung von Korrelationen kann immer dann nützlich sein, wenn Sie im Rahmen von Entscheidungsprozessen Daten in einem Streudiagramm analysieren möchten.

Einige Arbeitsplätze nutzen in ihrer täglichen Arbeit in großem Umfang Korrelationsrechnen. Anleger können beispielsweise anhand positiver und negativer Korrelationen versuchen, Bewegungen am Aktienmarkt vorherzusagen und entsprechende Finanzentscheidungen zu treffen. Diese Art von Berechnungen kann sehr komplex sein, weshalb viele Fachleute Software oder fortgeschrittene Taschenrechner verwenden.

Wenn Sie sich auf eine berufliche Veränderung vorbereiten, kann es auch zu Zusammenhängen innerhalb Ihrer Ausbildung oder Ausbildung kommen. Viele Bereiche der Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik nutzen Korrelationen in Prozessen wie der Forschung, und Sie können diesen Konzepten in Ihren Kursen oder Schulungen begegnen.

Beispiele für positive Korrelationen

Hier sind einige Beispiele für positive Zusammenhänge, die Sie am Arbeitsplatz beobachten können:

Material

Bei einigen Prozessen im Zusammenhang mit der Herstellung von Materialien sind positive Zusammenhänge zu beobachten. Beispielsweise kann die Flexibilität eines bestimmten Metalls mit der Temperatur dieses Materials zunehmen. Wer diese Prozesse analysiert, kann anhand dieser Informationen Entscheidungen darüber treffen, wie bestimmte Produkte hergestellt werden und welche Ausrüstung dafür verwendet werden soll.

Finanzen

Finanzexperten und Investoren können nach positiven Korrelationen in ihrer Branche suchen. Beispielsweise kann es hilfreich sein zu wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Kurswachstum zweier Aktien gibt und wie eng dieser Zusammenhang ist. Sie können auch das Wachstum einer einzelnen Beteiligung mit dem Wachstum der Branche, zu der sie gehört, oder mit dem Markt als Ganzes vergleichen.

Marketing

Positive Zusammenhänge lassen sich in der Welt des Marketings erkennen. Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihre Followerzahl mit der Anzahl bestimmter Arten von Social-Media-Beiträgen steigt, die Sie erstellen. Möglicherweise stellen Sie auch einen positiven Zusammenhang zwischen den abrechenbaren Stunden Ihrer Marketingabteilung und den Einnahmen aus den Produkten fest, an denen sie arbeitet. Es kann auch ein positiver Zusammenhang zwischen Ihrem Marketingbudget und der Kundenbindung entstehen.

Weitere Beispiele für positive Korrelation

Hier sind einige weitere Beispiele für positive Korrelationen, auf die Sie stoßen können:

• Ersparnisse und finanzielle Sicherheit

• Überstunden und Gesamteinkommen

• Leistungen an Arbeitnehmer und Arbeitsmoral

• Gehalt und Arbeitszufriedenheit

• Erhöhte Luftfeuchtigkeit und Ertrag

Beispiele für negative Korrelation

Hier sind einige Beispiele für negative Korrelationen, die Sie bei der Arbeit sehen könnten:

Angebot und Nachfrage

Ökonomen beobachten einen negativen Zusammenhang zwischen dem Preis eines Produkts und der Nachfrage danach. Dies wird als Gesetz der Nachfrage bezeichnet und ist häufig für diejenigen nützlich, die für die Festlegung der Preise für Waren und Dienstleistungen verantwortlich sind. Sie arbeiten häufig daran, den Grad der Korrelation dieser Faktoren für eine bestimmte Branche oder ein bestimmtes Produkt zu ermitteln, um fundierte Preisentscheidungen zu treffen.

Nebenkosten und Gemeinkosten

Die Kosten für die Beheizung von Gebäuden und die Umgebungstemperatur einer Gemeinde korrelieren häufig negativ. Dies kann für diejenigen in der Wärme-, Kälte- und Versorgungsbranche nützlich sein, insbesondere für diejenigen, die an der Preisfestlegung beteiligt sind. Die Identifizierung negativer Korrelationen im Zusammenhang mit Versorgungs- und Gemeinkosten kann auch für diejenigen hilfreich sein, die Entscheidungen über die beim Bau von Gebäuden zu verwendenden Materialien und die Maximierung der Energieeffizienz treffen.

Finanzen

Finanzexperten suchen manchmal auch nach negativen Korrelationen. Beispielsweise kann eine negative Rendite einer bestimmten Anleihe zur Stabilisierung eines volatilen Portfolios beitragen. Das Erkennen negativer Korrelationen kann Finanz- und Anlageexperten auch dabei helfen, interessante Beziehungen zwischen Branchen wie Öl und Transport oder Versicherungsanlagen zu erkennen.

Weitere Beispiele für negative Korrelation

Hier sind einige weitere Beispiele für negative Korrelationen, auf die Sie stoßen können:

• Längere Winternächte und höhere Energierechnungen

• Höhere Transportgeschwindigkeit und kürzere Reisezeit

• Mehr Bewegung und weniger medizinische Kosten

• Höhere Kreditzahlungen und niedrigere Gesamtzinsen

• Erhöhte Fehlzeiten und geringeres Gesamteinkommen