Wie hängen Zinsen und Inflation zusammen?

Die Inflation ist eng mit den aktuellen Zinssätzen verbunden. Inflation kann ebenfalls als Wertverlust des Geldes oder Kaufkraftverlust bezeichnet werden. In Deutschland werden die Zinssätze – also die Höhe der Zinsen, die eine Person an seinen Geldgeber zahlen muss – von der Europäischen Zentralbank festgelegt.

Was bedeutet Inflation für die Zinsen?

Wenn die Inflation steigen sollte, wird den Notenbanken alsbald nichts anderes übrig bleiben, als die Zinsen anzuheben. Entsprechend steigt die Umlaufgeschwindigkeit des Geldes, was wiederum den Weg frei macht zu einer höheren, wenn nicht gar einer deutlich höheren Inflation.

Wie funktioniert die inverse Korrelation zwischen Inflation und Arbeitslosigkeit?

Die inverse Korrelation zwischen Inflation und Arbeitslosigkeit, die in der Phillips-Kurve dargestellt ist, funktioniert kurzfristig gut, insbesondere wenn die Inflation ziemlich konstant ist wie in den 1960er Jahren.

Wie kann ich den Korrelationskoeffizient berechnen?

Den Korrelationskoeffizienten berechnen. Den Korrelationskoeffizienten kannst du mit SPSS, Excel oder Google-Tabellen berechnen. Für SPSS gibt es 2 Formen: Pearson’s r und Spearman’s rs. 1. Pearson’s r ist der am häufigsten verwendete Korrelationskoeffizient. Er misst die lineare Korrelation und wird bei intervallskalierten Daten verwendet.

Welche Beispiele für die Zusammenfassung der Korrelationsergebnisse?

Beispielsätze für die Zusammenfassung der Korrelationsergebnisse Es besteht eine signifikante, sehr hohe positive Korrelation zwischen dem Gewicht und der Größe (r = ,909; p = ,000; N = 30). Die Korrelation nach Pearson zeigt eine signifikante und sehr hohe Beziehung zwischen Gewicht und Größe (r = ,909; p = ,000).

Wie berechnest du den Korrelationskoeffizienten mit SPSS?

Berechnest du den Korrelationskoeffizienten mit SPSS, erhältst du für unser Beispiel die folgende Tabelle: Das bedeuten die Werte in der SPSS-Korrelationstabelle: N = 30: Anzahl der befragten Personen (Sample) Korrelation nach Pearson = 0,909**: sehr hoher positiver Zusammenhang zwischen Gewicht und Größe…