Spearman-Korrelationskoeffizient: Wann Pearson nicht reicht

In vielen Datenanalysen gehen die Annahmen über lineare Zusammenhänge zu kurz. Wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen nicht exakt linear, aber dennoch monotonic ist, liefert der Spearman-Korrelationskoeffizient ein zuverlässiges Maß. Er bewertet die Rangordnung der Beobachtungen und ist damit weniger empfindlich gegenüber Ausreißern und nicht normalverteilten Daten.

Der Spearman-Koeffizient arbeitet mit den Rängen der Werte statt mit den Rohdaten selbst. Dadurch bleibt er robust, wenn die Verteilung stark verzerrt ist oder die Messskala ordinal ist. Er kann also sowohl bei kontinuierlichen als auch bei ordinalen Messungen eingesetzt werden, solange ein monotonicer Zusammenhang besteht.

Typische Einsatzszenarien sind die Analyse von nichtlinearen, aber monotonicen Beziehungen, die Untersuchung von Rangdaten oder die Arbeit mit kleinen Stichproben, bei denen die Voraussetzungen für Pearson nicht erfüllt sind. In solchen Fällen liefert Spearman ein aussagekräftiges Bild der Korrelation, ohne die Annahmen einer linearen Regression zu verletzen.

Zusammengefasst: Wenn Pearson nicht ausreicht, weil die Daten nicht linear oder nicht normalverteilt sind, ist der Spearman-Korrelationskoeffizient ein wertvolles Werkzeug, um die Stärke und Richtung einer monotonicen Beziehung zuverlässig zu quantifizieren.