Du hast mehr als 2 metrische Variablen und möchtest Zusammenhänge untersuchen.

Möglicherweise interessiert Dich der Zusammenhang zwischen zwei Variablen und Du möchtest für eine dritte oder mehrere weitere Variablen kontrollieren? Dann verwendest Du die partielle Korrelation.

Die partielle Korrelation nach Pearson hat die gleichen Voraussetzungen wie die bivariate Pearson-Korrelation:

• Normalverteilung aller Variablen
• Lineare Zusammenhänge zwischen den Variablen

Zudem gibt es die nicht-parametrische partielle Rangkorrelation, die diese beiden Voraussetzungen nicht hat.

Zum Thema Normalverteilung und zur partiellen Korrelation findest Du weiterführende Inhalte in der Statistik-Akademie (siehe unten).

Möglicherweise interessiert Dich aber doch nicht ein Zusammenhang, sondern Du kannst doch unabhängige (UVs) und abhängige Variablen (AVs) festlegen. Dann kannst Du Modelle rechnen, um die Effekte von UVs auf AVs zu untersuchen. Gehe dann nochmal zurück in der Methodenauswahl und schlage diesen Weg ein.