So führen Sie Korrelationsforschung in 5 Schritten durch • BUOM

Die Durchführung von Forschungsarbeiten anhand von Korrelationsstudien kann Ihnen dabei helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wenn Sie wissen, wie man Korrelationsforschung durchführt, können Sie herausfinden, wie verschiedene Aspekte Ihres Unternehmens möglicherweise miteinander verbunden sind. In diesem Artikel erfahren wir, was Korrelationsforschung ist, welche Vorteile sie hat und wie man sie durchführt.

Was ist Korrelationsforschung?

Korrelationsforschung ist eine deskriptive Forschungsmethode, die untersucht, wie sich zwei Variablen im Verhältnis zueinander ändern können. Für jede Variable wird keine Kontrolle durchgeführt, und die Forscher bestimmen, ob eine Beziehung besteht und welche Merkmale diese Beziehung hat. Es kann jedoch nicht bewiesen werden, dass die Änderung einer Variablen eine andere verändert oder einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang hervorruft.

Einsatz von Korrelationsstudien

Wenn Sie Marktforschung betreiben, können Sie den Einsatz von Korrelationsforschung in Betracht ziehen:

• Wenn Sie feststellen möchten, ob sich zwei Faktoren gegenseitig beeinflussen, aber nicht sicher sind, ob ein Zusammenhang besteht. Beeinflusst beispielsweise der Preis den Umsatz?

• Wenn Sie davon ausgehen, dass eine bestehende Beziehung besteht. Sie glauben beispielsweise, dass der Preis den Umsatz beeinflussen könnte, suchen aber nach Beweisen.

Merkmale korrelativer Studien

Korrelationsstudien weisen drei Hauptmerkmale auf, darunter:

• Sie sind nicht experimentell. Dies bedeutet, dass Forscher Variablen nicht manipulieren, um einer Hypothese entweder zuzustimmen oder nicht zuzustimmen. Der Forscher misst und beobachtet lediglich die Beziehungen zwischen Variablen.

• Sie basieren auf historischen Daten. Sie berücksichtigen nur historische Daten oder vergangene Ereignisse, um Muster zwischen zwei Variablen zu messen und zu identifizieren. Eine Korrelationsstudie zeigt möglicherweise eine positive Beziehung zwischen zwei Variablen, dies kann sich jedoch in Zukunft ändern.

• Sie sind dynamisch. Die Muster zwischen zwei Variablen in einer Korrelationsstudie sind niemals konstant und ändern sich ständig. Zwei Variablen, die in der Vergangenheit negativ korreliert waren, können aufgrund verschiedener Faktoren in der Zukunft positiv korreliert sein.

Mögliche Ergebnisse von Korrelationsstudien

In einer Korrelationsstudie gibt es drei mögliche Ergebnisse:

• Positive Korrelation: Eine positive Korrelation bedeutet, dass sich beide Variablen gleichermaßen ändern. Wenn Untersuchungen beispielsweise zeigen, dass mit steigendem Einkommen in einem Gebiet auch die Ausgaben steigen, könnte dies ein positiver Zusammenhang sein.

• Negative Korrelation: Von einer negativen Korrelation spricht man, wenn zwei Variablen entgegengesetzte Effekte zeigen. Steigen beispielsweise die Preise, sinken die Umsätze.

• Keine Korrelation. Eine Nullkorrelation bedeutet, dass Änderungen in den einzelnen Variablen keine Auswirkungen auf die anderen haben. Beispielsweise wirkt sich eine Preiserhöhung nicht auf die Verkaufsmenge aus.

So führen Sie eine Korrelationsstudie durch

Hier sind fünf Schritte, die Sie unternehmen können, um eine Korrelationsstudie durchzuführen:

1. Machen Sie eine Aussage oder stellen Sie eine Hypothese auf

Das Aufstellen einer Aussage oder Hypothese ist oft der erste Schritt jeder Forschung. In Korrelationsstudien kann es einen klaren Zusammenhang geben oder auch nicht. Sie könnten beispielsweise davon ausgehen, dass jüngere Menschen eher digitale Gutscheine nutzen. Ihre Hypothese kann die Beziehung zwischen zwei Dingen klar darlegen. Die Identifizierung beider Variablen beim Erstellen einer Hypothese kann dabei helfen, zu bestimmen, wie Sie Ihre Daten sammeln können.

2. Wählen Sie eine Datenerfassungsmethode

Abhängig von den Informationen, die Sie verstehen möchten, gibt es verschiedene Möglichkeiten, Daten zu sammeln. Die drei gängigsten Datenerfassungsmethoden sind:

• Umfragen. Eine schnelle und flexible Möglichkeit, Daten zu sammeln, besteht darin, Fragen zu stellen. Wenn Sie beispielsweise den Zusammenhang zwischen Einkommen und Essen in einem Restaurant ermitteln möchten, können Sie interessierten Teilnehmern Fragebögen zur Verfügung stellen.

• Beobachtung: Dies bedeutet, dass Sie variable Verhaltensweisen oder quantitative Daten in einer natürlichen Umgebung beobachten und aufzeichnen. Wenn Sie die Beziehung zwischen Eltern und Kindern ermitteln möchten, die morgens in einem bestimmten Geschäft einkaufen, können Sie über mehrere Vormittage zählen, wie viele Personen diese Variable erfüllen, um eine größere Stichprobe zu erhalten.

• Sekundärdaten. Mit Sekundärdaten können Sie vorhandene Daten aus Umfragen oder anderen Studien nutzen, um Zusammenhänge zu erkennen. Sie können beispielsweise Daten zu internationalen Bestellungen sammeln, um zu sehen, ob ein Zusammenhang zwischen internationalen Kunden und Verkäufen in einem bestimmten Monat besteht.

Die Wahl der richtigen Methode für Ihren Prozess kann davon abhängen, welche Daten Sie sammeln und was Sie damit machen möchten. Wenn beispielsweise eine Ihrer Variablen sehr subjektiv ist, beispielsweise Präferenzen, könnten Sie eine Umfrage in Betracht ziehen. Wenn Sie Zugang und Zeit haben, Daten durch Beobachtung aufzuzeichnen, ist dies möglicherweise die effektivste Methode, um Zusammenhänge zu identifizieren.

3. Sammeln Sie Ihre Daten

Sobald Sie Ihre Methode festgelegt haben, sammeln Sie die Daten. Betrachten Sie eine Stichprobe, die groß genug ist, um die Korrelation zu bestimmen. Wenn es sich bei Ihren Variablen beispielsweise um Menschen mit braunen Haaren handelt, die nachmittags einkaufen, möchten Sie diese Variablen möglicherweise über mehrere Tage hinweg beobachten und nicht nur über einen einzigen. Wenn Sie 10 Personen nach ihrem Einkommen fragen und fragen, ob sie die Abholung oder Lieferung des Abendessens bevorzugen, erhalten Sie keinen eindeutigen Zusammenhang.

4. Analysieren Sie die Ergebnisse

Mithilfe der Datenanalyse können Sie feststellen, ob eine positive, negative oder keine Korrelation besteht. Obwohl die Korrelation positiv oder negativ sein kann, kann eine dritte Variable die Ursache sein. Wenn beispielsweise der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und morgendlichem Einkauf untersucht wird, kann sich herausstellen, dass die Stimmung der Käufer aufgrund der Tageszeit besser ist, oder dass dies an einem anderen Faktor wie dem Einkommen liegt. Sie können eine Ursache-Wirkungs-Hypothese oder -Theorie darüber entwickeln, was dazu führt, dass Variablen sich gegenseitig beeinflussen, aber die Bestimmung von Ursache und Wirkung ohne Forschung kann schwierig sein.

5. Führen Sie zusätzliche Recherchen durch

Korrelationsstudien können kausale Hypothesen generieren, die zu spezifischeren Studien mit kontrollierten Variablen oder zusätzlichen Korrelationsstudien führen können. Wenn beispielsweise eine Studie in einem Café einen Anstieg der Zahl der Menschen zeigt, die morgens Kaffee trinken, können Sie sehen, welche anderen Faktoren dies beeinflussen könnten, etwa Musik, Personal oder Selbstbedienungsressourcen.

Vorteile der Korrelationsforschung

Die Durchführung von Korrelationsforschung bietet mehrere potenzielle Vorteile, wie zum Beispiel:

Variablenmanagement

Der Hauptvorteil der Korrelationsforschung besteht darin, dass Sie lediglich zwei Variablen beobachten. Sie schaffen keine kontrollierte Situation oder inszenierte Interaktion, weil Sie die natürlichen Beziehungen zwischen diesen Dingen und ihre gegenseitige Beeinflussung sehen möchten. Aus diesem Grund können Sie Variablen in ihrer natürlichen Umgebung und nicht in einem kontrollierten Raum beobachten.

Datensammlung

Wenn Sie Korrelationsforschung betreiben, sammeln Sie mindestens zwei Datensätze, manchmal auch mehr. Wenn Sie beispielsweise vermuten, dass Eltern im Herbst eher Kinderkleidung kaufen, könnten Sie Saison- und Kundendaten sammeln. Anhand dieser Daten können Sie feststellen, ob ein Zusammenhang zwischen demografischen Merkmalen und Jahreszeiten besteht.

Wenn Menschen im Laufe der Zeit Korrelationsstudien durchführen, können Sie diese Trenddaten ebenfalls verwenden, um Anpassungen vorzunehmen. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass eine Preiserhöhung immer zu geringeren Umsätzen führt, sollten Sie darüber nachdenken, im Laufe der Zeit kleinere Preisänderungen vorzunehmen.

Marktausrichtung

Korrelationsforschung kann dabei helfen, herauszufinden, wie Sie Ihre potenzielle Zielgruppe ansprechen können. Sie können beispielsweise das Alter der Kunden im Tagesverlauf untersuchen. Man könnte annehmen, dass junge Leute eher nachmittags einkaufen. Wenn Sie den Zusammenhang zwischen der Tageszeit und dem Alter des Kunden ermitteln, können Sie Anzeigen gezielt auf Produkte ausrichten, die der Kunde möglicherweise benötigt.

In einem anderen Beispiel könnten Sie herausfinden, wie wahrscheinlich es ist, dass ältere Altersgruppen in großen Menschenmengen oder während des Ausverkaufs einkaufen. Wenn Sie feststellen, dass bei größeren Veranstaltungen weniger Gruppenkäufe getätigt werden, kann dies auf eine negative Korrelation hinweisen. Mit diesen Informationen können Sie ihnen Marketingmaterialien zusenden, um sie über schwächere Zeiten zu informieren, damit sie bequemer einkaufen können.