Die Pearson Korrelation in Excel ist ein klassisches Werkzeug in der Statistik, um zu untersuchen, wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen. Mit Excel lässt sich dieser Korrelationskoeffizient ganz einfach berechnen – ob du Daten aus einer Umfrage auswertest, Geschäftskennzahlen analysierst oder wissenschaftliche Forschungsdaten untersuchst.
Diese Funktion steht dir in Excel unter Windows, macOS sowie in LibreOffice Calc unter Ubuntu vollumfänglich zur Verfügung.
Was ist die Pearson Korrelation?
Die Pearson-Korrelationskoeffizient misst die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Wert liegt zwischen:
- +1 → perfekte positive Korrelation
- 0 → keine Korrelation
- –1 → perfekte negative Korrelation
Beispiel: Je höher das Werbebudget, desto höher der Umsatz → positive Korrelation
Formel in Excel: PEARSON()
Syntax:
=PEARSON(Matrix1; Matrix2)
| Argument | Beschreibung |
|---|---|
| Matrix1 | Werte der ersten Variablen (z. B. A1:A10) |
| Matrix2 | Werte der zweiten Variablen (z. B. B1:B10) |
📌 Beide Matrizen müssen gleich viele Werte enthalten und dürfen keine leeren Zellen oder Text enthalten.
Beispiel: Pearson Korrelation berechnen
Angenommen, in Spalte A stehen die Ausgaben für Werbung und in Spalte B die Verkaufszahlen:
=PEARSON(A2:A11; B2:B11)
➡️ Ergebnis: z. B. 0,87 → starke positive Korrelation
Was sagt der Korrelationswert aus?
| Korrelationswert | Interpretation |
|---|---|
| 0,90 bis 1,00 | Sehr starke positive Beziehung |
| 0,70 bis 0,89 | Starke positive Beziehung |
| 0,40 bis 0,69 | Mäßige positive Beziehung |
| 0,10 bis 0,39 | Schwache positive Beziehung |
| 0,00 | Keine lineare Beziehung |
| –0,10 bis –0,39 | Schwache negative Beziehung |
| –0,40 bis –0,69 | Mäßige negative Beziehung |
| –0,70 bis –1,00 | Starke bis sehr starke negative Beziehung |
Korrelation als Diagramm visualisieren
- Daten auswählen (z. B. A1:B10)
- Registerkarte Einfügen → Punktdiagramm
- Diagramm anzeigen
- Optional: Trendlinie hinzufügen → Formel anzeigen
So erkennst du visuell, ob eine Beziehung linear ist.
Alternativfunktion: KORREL()
Excel bietet neben PEARSON() auch die Funktion KORREL() – beide liefern identische Ergebnisse:
=KORREL(A2:A11; B2:B11)
📌 Wähle die Funktion, die du bevorzugst – technisch sind sie gleichwertig.
Pearson Korrelation in LibreOffice Calc
Auch in LibreOffice Calc (unter Ubuntu oder anderen Systemen) kannst du die Pearson-Korrelation berechnen:
=PEARSON(A2:A11; B2:B11)
✅ Funktioniert genau wie in Excel
✅ Du kannst auch Zellbereiche per Maus markieren
✅ Ergebnisse sind identisch
Wichtige Hinweise
🔹 Keine Ausreißer: Starke Ausreißer können den Wert verzerren
🔹 Nur lineare Zusammenhänge: Die Pearson-Korrelation erkennt nur lineare Beziehungen
🔹 Skalenniveau: Die Daten müssen metrisch skaliert sein
🔹 Keine leeren Zellen: Verwende vollständige Zahlenreihen
Anwendungsbereiche für die Pearson Korrelation
✅ Wissenschaftliche Forschung (z. B. Psychologie, Medizin)
✅ Business Intelligence (z. B. Umsatz vs. Werbeausgaben)
✅ Datenanalyse in Marketing, Vertrieb oder Finanzen
✅ Schulstatistik und Bildung (z. B. Noten vs. Lernzeit)
✅ Maschinelles Lernen: Vorprüfung von Merkmalen
FAQs zur Pearson Korrelation in Excel
Was ist der Unterschied zwischen PEARSON und KORREL?
Beide Funktionen berechnen den gleichen Korrelationskoeffizienten. Es gibt keinen Unterschied im Ergebnis.
Was bedeutet ein negativer Pearson-Wert?
Ein negativer Wert zeigt eine gegenläufige Beziehung: Wenn eine Variable steigt, sinkt die andere.
Kann ich leere Zellen in den Daten haben?
Nein, leere Zellen führen zu einem Fehler. Nutze FILTER() oder bereinige die Daten vorab.
Was mache ich bei Text oder Fehlern in den Daten?
Texte werden ignoriert, aber Fehler (z. B. #DIV/0!) führen zum Absturz der Funktion. Vorher bereinigen.
Ist Pearson auch in LibreOffice verfügbar?
Ja, PEARSON() ist vollständig in LibreOffice Calc integriert.
Kann ich die Korrelation grafisch darstellen?
Ja, am besten über Punktdiagramme mit optionaler Trendlinie.
Fazit: Mit Excel Pearson Korrelationen professionell berechnen
Die Pearson Korrelation in Excel ist ein ideales Werkzeug für jeden, der Zusammenhänge zwischen zwei Variablen ermitteln möchte. Ob in der Schule, im Unternehmen oder im Forschungsprojekt – mit einer einfachen Formel erhältst du eine zuverlässige Einschätzung über die Stärke einer Beziehung.
Mit nur einer Funktion und wenigen Klicks wertest du deine Daten statistisch fundiert aus – auf Windows, macOS und Ubuntu gleichermaßen.
Liste aller Tastaturkürzel für Windows
Falls du nach einer kompletten Liste für Windows suchst, dann kannst du hier einmal nachschauen!
https://keyboard-shortcuts.org/de/windows-tastenkuerzel/
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