Korrelationsstudie: Einfach erklärt mit 8 Beispielen

Bei einer Korrelationsstudie wird die Beziehungen zwischen Variablen untersucht, ohne dass die forschende Person eine der Variablen kontrolliert oder manipuliert.

Eine Korrelation spiegelt die Stärke und/oder Richtung der Beziehung zwischen zwei (oder mehr) Variablen wider. Die Richtung einer Korrelation kann entweder positiv oder negativ sein.

Arten von Korrelation
Erklärung Beispiel
Positive Korrelation Beide Variablen ändern sich in die gleiche Richtung Mit zunehmender Körpergröße nimmt auch das Gewicht zu
Negative Korrelation Die Variablen verändern sich gegenläufig Mit zunehmendem Kaffeekonsum nimmt die Müdigkeit ab
Nullkorrelation  Es besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen Der Kaffeekonsum korreliert nicht mit der Körpergröße

Korrelationsstudie vs. experimentelle Studie

Korrelationsstudien und experimentelle Studien unterscheiden sich in der Art der Datenerhebung und in den Schlussfolgerungen, die gezogen werden können.

Unterschiede zwischen Korrelationsstudien und experimentellen Studien
Korrelationsstudie Experimentelle Studie 
Zweck Wird verwendet, um die Stärke der Beziehung zwischen Variablen zu testen Wird verwendet, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen zu testen
Variablen Die Variablen werden beobachtet, ohne dass die forschende Person sie manipuliert Eine unabhängige Variable wird manipuliert und eine abhängige Variable wird beobachtet
Kontrolle Die Kontrolle ist gering, so dass andere Variablen relevant sein könnten Stör- bzw. Drittvariablen werden kontrolliert, sodass sie die untersuchten Variablen nicht beeinflussen
Validität Hohe externe Validität: Du kannst deine Forschungsergebnisse auf andere Populationen oder Umgebungen übertragen Hohe interne Validität: Du kannst zuverlässige Schlussfolgerungen über die Kausalität ziehen

Dann ist Korrelationsforschung sinnvoll

Korrelationsforschung ist sinnvoll, um schnell Daten aus natürlichen Umgebungen zu sammeln. Diese Datenerhebung aus natürlichen Umgebungen ermöglicht es dir, Ergebnisse zu erhalten, die du auf reale Situationen übertragen kannst (externe Validität).

Korrelationsstudien eignen sich für die folgenden 3 Fälle:

  1. Um nicht-kausale Zusammenhänge zu untersuchen
  2. Um kausale Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen
  3. Um neue Messmethoden zu testen

1. Nicht-kausale Zusammenhänge untersuchen

Du möchtest herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen gibt, aber erwartest keinen kausalen Zusammenhang zwischen ihnen.

Korrelationsstudien können Einblicke in komplexe reale Zusammenhänge liefern und Forschenden dabei helfen, Theorien zu entwickeln und Vorhersagen zu treffen.

Beispiel: Nicht-kausale Zusammenhänge untersuchen
Du möchtest wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl an Kindern, die Wählende haben und der politischen Partei, die sie wählen, gibt.

Du glaubst nicht, dass mehr Kinder dazu führen, dass Menschen unterschiedlich wählen – es ist wahrscheinlicher, dass beide von anderen Variablen wie Alter, Religion, Weltanschauung und sozioökonomischem Status beeinflusst werden.

Eine starke Korrelation könnte jedoch dennoch nützlich sein, um Vorhersagen über Wahlmuster zu treffen.

2. Kausale Beziehungen zwischen Variablen untersuchen

Du glaubst, dass es eine kausale Beziehung zwischen zwei Variablen gibt, aber es ist unpraktisch, unethisch oder zu kostspielig ist, eine experimentelle Studie durchzuführen, bei der eine der Variablen manipuliert wird.

Korrelationsforschung kann hier erste Hinweise oder zusätzliche Belege für Theorien über kausale Zusammenhänge liefern.

Beispiel: Kausale Beziehungen zwischen Variablen untersuchen
Du willst untersuchen, ob Treibhausgasemissionen die globale Erwärmung verursachen.

Es ist praktisch nicht möglich, ein Experiment durchzuführen, bei dem die globalen Emissionen im Laufe der Zeit kontrolliert werden, aber durch Beobachtung und Analyse kannst du eine starke Korrelation zeigen, die die Theorie stützt.

3. Neue Messmethode testen

Du hast eine neue Methode zur Messung deiner Variablen entwickelt und willst nun die Reliabilität oder Validität der Methode testen.

Korrelationsforschung kann verwendet werden, um zu beurteilen, ob eine Methode den Untersuchungsgegenstand konstant so genau messen kann, wie vorgesehen.

Beispiel: Neue Messmethode testen
Du entwickelst eine neue Methode zur Messung der Einsamkeit bei kleinen Kindern. Die Methode basiert auf (nicht-wissenschaftlichen) Eindrücken, die du während des Corona-Lockdowns gesammelt hast.

Um die Methode zu validieren, musst du testen, ob sie tatsächlich Einsamkeit misst.

Dazu sammelst du anhand drei verschiedener Methoden Daten zur Einsamkeit (u. a. deiner Methode) und testest den Grad der Korrelation zwischen den verschiedenen Methoden.

Wenn du hohe Korrelationen findest, bedeutet dies, dass deine Methode valide ist, also das misst, was gemessen werden soll.

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Zu deiner Korrektur

So erhebst du Daten für die Korrelationsstudie

Die gängigsten Methoden zur Datenerhebung in den Sozialwissenschaften und der Verhaltensforschung sind:

  1. Umfrage
  2. Beobachtung
  3. Sekundärdaten

Es ist wichtig, deine Methode sorgfältig auszuwählen und die Durchführung zu planen, um die Reliabilität und Validität deiner Ergebnisse sicherzustellen.

Du solltest deine repräsentative Stichprobe sorgfältig auswählen, damit die erhoben Daten Rückschlüsse auf die Bevölkerung (Grundgesamtheit), an der du interessiert bist, zulassen.

1. Umfrage

Um eine Umfrage durchzuführen, kannst du einen Fragebogen erstellen, um die Variablen, an denen du interessiert bist, zu messen. Du kannst Umfragen online, per Post, telefonisch oder persönlich durchführen.

Umfragen sind eine schnelle und flexible Möglichkeit, standardisierte Daten von vielen Teilnehmenden zu sammeln.

Es ist aber wichtig sicherzustellen, dass deine Fragen unvoreingenommen formuliert sind und es dir ermöglichen, relevante Erkenntnisse zu gewinnen.

Beispiel: Umfrage
Um herauszufinden, ob es einen Zusammenhang zwischen Vegetarismus und Einkommen gibt, schickst du einen Fragebogen zu Ernährungsgewohnheiten an eine Stichprobe von Personen aus verschiedenen Einkommensschichten.

Anschließend analysierst du die Antworten statistisch, um festzustellen, ob vegetarische Personen höhere Einkommen haben.

2. Beobachtung

Die Beobachtung ist eine Art der Feldforschung, bei der du deinen Untersuchungsgegenstand in der natürlichen Umgebung beobachtest, um so Daten zu sammeln.

Bei dieser Methode werden häufig Handlungen und Ereignisse aufgezeichnet, gezählt, beschrieben und kategorisiert.

Die Beobachtung kann qualitative und quantitative Forschungselemente umfassen, aber um Korrelation bewerten zu können, benötigst du Daten, die quantitativ analysiert werden können (z. B. Häufigkeit, Dauer, Anzahl, Menge).

Eine Beobachtung in natürlichem Umfeld ermöglicht es dir, deine Ergebnisse leicht auf andere reale Kontexte zu übertragen und Phänomene zu untersuchen, die in einer Laborumgebung nicht reproduzierbar sind.

Die Datenanalyse kann jedoch zeitaufwendig und unvorhersehbar sein, und die Voreingenommenheit (‚bias‘, z. B. Confirmation Bias) der Forschenden kann die Interpretationen verzerren.

Beispiel: Beobachtung
Um herauszufinden, ob es einen Zusammenhang zwischen Geschlecht und Unterrichtsbeteiligung gibt, beobachtest du Uni-Seminare, notierst die Häufigkeit und Dauer der studentischen Beiträge und kategorisiert sie nach Geschlecht.

Anschließend analysierst du die Daten statistisch, um festzustellen, ob sich eher Männer oder Frauen häufiger im Unterricht zu Wort melden.

3. Sekundärdaten

Statt Originaldaten zu erheben, kannst du auch Daten verwenden, die bereits für einen anderen Zweck erhoben wurden, wie z. B. amtliche Aufzeichnungen, Umfragen oder frühere Studien.

Die Analyse von Sekundärdaten ist kostengünstig und schnell, da die Datenerhebung bereits abgeschlossen ist.

Die Daten können jedoch unzuverlässig, unvollständig oder nur teilweise relevant sein. Zudem hast du keine Kontrolle über die Reliabilität oder Validität der Methode, die zur Datenerhebung verwendet wurde.

Beispiel: Sekundärdaten
Um herauszufinden, ob die Länge der Arbeitszeit und die psychische Gesundheit zusammenhängen, verwendest du offizielle nationale Statistiken und wissenschaftliche Studien aus verschiedenen Ländern.

Dadurch kannst du Daten zu durchschnittlichen Arbeitszeiten und Raten psychischer Erkrankungen kombinieren.

Du analysierst die Daten statistisch, um zu sehen, ob Länder, in denen weniger gearbeitet wird, bessere Ergebnisse in Bezug auf die psychische Gesundheit erzielen.

So analysiert du die erhobenen Korrelationsdaten

Du analysierst die Beziehung zwischen den Variablen entweder

Die Beziehungen zwischen den Variablen kannst du in einem Streudiagramm visualisieren.

Verschiedene Arten von Korrelationskoeffizienten und Regressionsanalysen sind für Ihre Daten basierend auf ihren Messebenen und Verteilungen geeignet.

Korrelationsanalyse

Mit einer Korrelationsanalyse kannst du die Beziehung zwischen Variablen in einem Korrelationskoeffizienten zusammenfassen.

Der Korrelationskoeffizient ist eine einzelne Zahl, die die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen Variablen beschreibt. Mit dieser Zahl quantifizierst du den Grad der Beziehung zwischen den Variablen.

Üblicherweise wird der Korrelationskoeffizient nach Pearson, auch Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearso genannt, zur Bewertung einer linearen Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen verwendet.

Korrelationskoeffizienten werden normalerweise für zwei Variablen gleichzeitig berechnet, aber du kannst auch einen Korrelationskoeffizienten für drei oder mehr Variablen verwenden.

Regressionsanalyse

Mit einer Regressionsanalyse kannst du vorhersagen, wie stark die Änderung einer Variablen mit einer Änderung der anderen Variablen einhergeht. Das Ergebnis ist eine Regressionsgleichung, die die Linie in einem Diagramm Ihrer Variablen beschreibt.

Du kannst diese Gleichung verwenden, um den Wert einer Variablen basierend auf den gegebenen Werten der anderen Variablen vorherzusagen.

Führe am besten eine Regressionsanalyse durch, nachdem du auf eine Korrelation zwischen den Variablen getestet hast.

Korrelation und Kausalität

Beachte, dass Korrelation keine Kausalität impliziert. Nur weil du eine Korrelation zwischen zwei Variablen findest, heißt das nicht, dass eine die andere verursacht.

Richtungsproblem

Wenn zwei Variablen miteinander korrelieren, kann das daran liegen, dass eine der Variablen eine Ursache und die andere eine Wirkung ist.

Allerdings erlaubt eine Korrelationsstudie nicht, darauf zu schließen, was was ist. Um auf Nummer sicher zu gehen, schließen Forschende deshalb keine Kausalität aus Korrelationsstudien.

Beispiel: Richtungsproblem
Du findest eine positive Korrelation zwischen Vitamin-D-Spiegeln und Depressionen: Menschen mit niedrigem Vitamin-D-Spiegel haben eher Depressionen.

Du kannst aber nicht sicher sein, ob ein niedriger Vitamin-D-Spiegel Depressionen verursacht oder ob umgekehrt eine Depression zu einer verringerten Zufuhr von Vitamin D führt, z. B., weil der Lebensstil oder der Appetit sich ändern.

Daher kannst du nur schlussfolgern, dass zwischen diesen beiden Variablen ein Zusammenhang besteht.

Störvariablen-Problem

Eine Stör- bzw. Drittvariable ist eine Variable, die die anderen Variablen beeinflusst. Dadurch scheinen die anderen Variablen einen kausalen Zusammenhang aufzuweisen, obwohl dies nicht der Fall ist.

Stattdessen gibt es separate kausale Verbindungen zwischen den Störvariablen und den anderen Variablen.

In einer Korrelationsstudie haben die Forschenden keine oder nur begrenzte Kontrolle des Forschers über Störvariablen.

Selbst wenn du einige potenzielle Störvariablen statistisch kontrollierst, kann es immer noch andere versteckte Variablen geben, die die Beziehung zwischen den von dir untersuchten Variablen verschleiern.

Beispiel: Korrelationsstudie
Du findest eine starke positive Korrelation zwischen Arbeitszeit und arbeitsbedingtem Stress: Menschen mit geringeren Arbeitszeiten berichten von geringerem arbeitsbedingtem Stress.

Dies beweist jedoch nicht, dass kürzere Arbeitszeiten zu weniger Stress führen.

Es gibt viele andere Variablen, die beide Variablen beeinflussen können, z. B. das Durchschnittseinkommen, die Arbeitsbedingungen und die Arbeitsplatzunsicherheit.

Du kannst diese Variablen statistisch kontrollieren, aber du kannst nicht mit Sicherheit sagen, dass kürzere Arbeitszeiten Stress reduzieren, da weitere Variablen die Beziehung zwischen Arbeitszeit und Stress verkomplizieren könnten.

Obwohl eine Korrelationsstudie allein keine Kausalität nachweisen kann, kann sie dir helfen, eine Kausalhypothese zu entwickeln.

Diese Kausalhypothese kannst du anschließend in einer experimentelle Studie testen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Korrelationsstudie?

Eine Korrelationsstudie ist ein Forschungsdesign, bei dem die Beziehungen zwischen zwei (oder mehr) Variablen untersucht wird, ohne dass die forschende Person eine von ihnen kontrolliert oder manipuliert.

Sind Korrelationsstudie und experimentelle Studie das Gleiche?

Nein, in einer Korrelationsstudie werden Beziehungen zwischen Variablen untersucht.

In einer experimentellen Studie werden diese Beziehungen auf Kausalität untersucht.

Im Allgemeinen weist Korrelationsforschung eine hohe externe Validität auf, während experimentelle Forschung eine hohe interne Validität aufweist.

Wie viele Variablen sind in einer Korrelation?

Eine Korrelation wird normalerweise für zwei Variablen gleichzeitig getestet (Korrelationsstudie), aber du kannst Korrelationen auch zwischen drei oder mehr Variablen testen.

Quellen für diesen Artikel

Wir empfehlen Studierenden nachdrücklich, Quellen in ihrer Arbeit zu verwenden. Du kannst unseren Artikel zitieren oder dir mit den Artikeln weiter unten einen tieferen Einblick verschaffen.

Diesen Scribbr-Artikel zitieren

Solis, T. (9. September 2022). Korrelationsstudie: Einfach erklärt mit 8 Beispielen. Scribbr. Abgerufen am 3. Oktober 2022, von https://www.scribbr.de/methodik/korrelationsstudie/

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Tobias Solis

Hi, ich bin Tobias und ich habe Musik, Geschichte und European Studies in Berlin, Regensburg und Madrid studiert. Nachdem ich bereits als Lehrer Wissen vermittelt habe, bereitet es mir nun beim Schreiben viel Freude, komplexe Themen aufs Wesentliche herunterzubrechen.