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KORREL

Die Funktion KORREL berechnet mithilfe der linearen Regressionsanalyse den Korrelationskoeffizienten (ein Maß für den linearen Zusammenhang) zweier Gruppen von Werten.

KORREL(y-Werte; x-Werte)

y-Werte: Die Sammlung mit den (abhängigen) y-Werten. Bei jedem Wert kann es sich um einen numerischen Wert, einen kombinierten Datums- und Uhrzeitwert oder einen Wert für die Dauer handeln. Der Wertetyp muss bei allen Werten gleich sein.

x-Werte: Dies ist die Sammlung mit den (unabhängigen) x-Werten. Bei jedem Wert kann es sich um einen numerischen Wert, einen kombinierten Datums- und Uhrzeitwert oder einen Wert für die Dauer handeln. Der Wertetyp muss bei allen Werten gleich sein.

Hinweise

Die beiden Sammlungen müssen gleich groß sein.
In den Sammlungen enthaltene Zeichenfolgenwerte oder Boolesche Werte werden ignoriert.

Beispiel

Annahme: Ein Hauseigentümer in den USA hat sich die Preise (in Dollar), die er für Heizöllieferungen bezahlt hat, und die Temperatureinstellung auf dem Heizungsthermostat (in Fahrenheit) während der zugehörigen Heizperiode notiert.

Beispieltabelle:

	A	B
1	Preis	Thermostat
2	4,50	64
3	4,20	65
4	3,91	65
5	3,22	66
6	3,09	66
7	3,15	66
8	2,98	68
9	2,56	70
10	2,60	70
11	2,20	72

=KORREL(B2:B11; A2:A11) ergibt einen Näherungswert von -0,907629573252938, was eine enge Korrelation nahelegt (die Temperatur wird umso niedriger eingestellt, je stärker der Preis steigt). Die Korrelation ist ein Maß dafür, wie eng die Wechselbeziehung zwischen zwei Variablen ist (in diesem Fall der Preis für das Heizöl und die Einstellung am Thermostat). Die Korrelation –1 (fallende Kurve) oder 1 (steigende Kurve) steht für eine perfekte Korrelation. Die Korrelation 0 gibt an, dass es keinen Zusammenhang zwischen den Datensätzen gibt.

Beispiele – Umfrageergebnisse
Ein Beispiel dafür, wie diese und andere statistische Funktionen auf die Ergebnisse einer Umfrage angewendet werden können, findest du in der Beschreibung der Funktion ZÄHLENWENN.

Vgl. auchZÄHLENWENN KOVAR PROGNOSE ACHSENABSCHNITT STEIGUNG

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