Hallo, leider kenne ich mich mit der Statistik nicht allzu gut aus. Ich will dir aber trotzdem mal meine Gedanken dazu mitgeben, vielleicht hilft es ja trotzdem. :) Korrelation bedeutet übersetzt Wechselbeziehung. Wenn zwei Eigenschaften korrelieren, dann stehen sie in einer Art Zusammenhang. Korrelation beschreibt im Besten Fall wie "stark" zwei Merkmale zusammenhängen. Kann aber niemals beschreiben, warum sie das tun. Insbesondere impliziert Korrelation keine Kausalität. Die so "definierte" Korrelation findet man nicht nur in der Statistik, sondern auch in anderen Bereichen. In der Statistik wird sie unteranderen durch den Korrelationskoeffizienten oder die Kovarianz beschrieben. Ich denke statistische (Un)abhängigkeit fällt mit unter die stochastische (Un)abhängigkeit. Zwei Merkmale sind stochastisch unabhängig, wenn das Eintreffen des einen Merkmals das Eintreffen des anderen nicht beeinflusst (formal \( P(A|B) = P(A) = P(A| \overline{B}) \)). Die Abhängigkeit bezieht sich hier also auch auf eine Art Wechselbeziehung. Sie kann wieder nicht beschreiben, warum sich zwei Merkmale beeinflussen, nur ob sie es tun. Ob beide die selbe Art der Wechselbeziehung beschreiben, kann ich dir leider nicht sagen. Ich denke aber, dass die Korrelation mehr Auskunft darüber geben kann, wie stark etwas zusammenhängt. Im Großen und Ganzen, sind es vermutlich unterschiedliche Herangehensweisen die je nach Kontext sinnvoller sind oder eben nicht. Ich meine mal so was gelesen zu haben, dass der Korrelationskoeffizient nur eine lineare Korrelation beschreiben kann. Von so einer Einschränkung habe ich bei der stochastischen (Un)abhängigkeit noch nicht gehört. Vielleicht ist der Korrelationskoeffizient aussagekräftiger, aber dafür in weniger Fällen anwendbar. Das sind ab hier aber eher Spekulationen. Ich hoffe das hilft dir etwas weiter. Grüße Christian