Was ist eine "Korrelation" und wie wird sie in der Datenanalyse im Six Sigma Projekt verwendet?
Die Korrelation ist ein grundlegendes Konzept in der Statistik und Datenanalyse, das die Stärke und Richtung einer Beziehung zwischen zwei Variablen beschreibt. Sie ist ein unverzichtbares Werkzeug für Analysten, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu entdecken.
Was ist eine Korrelation?
Die Korrelation misst, wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen. Dabei wird der Korrelationskoeffizient rrr verwendet, der Werte zwischen -1 und 1 annehmen kann:
r=1r = 1r=1: Perfekte positive Korrelation (wenn eine Variable steigt, steigt die andere proportional).
r=−1r = -1r=−1: Perfekte negative Korrelation (wenn eine Variable steigt, sinkt die andere proportional).
r=0r = 0r=0: Keine Korrelation (es besteht kein linearer Zusammenhang).
Wichtig: Eine Korrelation bedeutet nicht zwangsläufig Kausalität! Zwei Variablen können korreliert sein, ohne dass eine die andere direkt beeinflusst.
Wie wird die Korrelation in der Datenanalyse verwendet?
Identifikation von Mustern: Mithilfe der Korrelation lassen sich Beziehungen zwischen Variablen identifizieren. Beispielsweise kann untersucht werden, ob die Höhe des Werbebudgets den Umsatz beeinflusst.
Vorhersage: In Verbindung mit anderen Analysemethoden, wie der Regressionsanalyse, kann die Korrelation genutzt werden, um Vorhersagen zu treffen. Eine hohe Korrelation zwischen einer unabhängigen und abhängigen Variablen verbessert die Genauigkeit von Prognosen.
Feature-Auswahl in Machine Learning: In der Datenvorverarbeitung hilft die Korrelation, irrelevante oder redundante Variablen zu erkennen, was die Effizienz von Modellen steigert.
Bewertung von Risiken: Finanzanalysten nutzen Korrelationen, um das Verhalten von Anlageklassen zu analysieren und Risiken zu minimieren.
Wie wird die Korrelation berechnet?
Die gebräuchlichste Methode ist der Pearson-Korrelationskoeffizient, der die lineare Beziehung zwischen zwei metrischen Variablen beschreibt. Für ordinal skalierte Daten wird oft der Spearman-Koeffizient verwendet.
So wird das berechnet:
Anwendungsbeispiel:
In einem Unternehmen könnte die Korrelation zwischen Mitarbeiterschulungen und Produktqualität untersucht werden. Eine starke positive Korrelation zeigt, dass gezielte Schulungen die Qualität verbessern können.
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