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Gerne verschafft man sich über Korrelationstabellen einen Überblick, welche Variablen wie aufeinander wirken könnten, um nach Hinweisen für kausale Zusammenhänge oder Einflussfaktoren zu suchen. Möchte man nun in SPSS einfach mal „auf gut Glück“ eine große Menge an Variablen gegenüberstellen, so merkt man schnell, dass man aus dieser Tabelle so erstmal nicht wirklich schlau wird. Grund: Die Tabelle ist schnell viel zu groß, man verliert schnell den Überblick, in welcher Zeile oder Spalte man sich gerade befindet. Außerdem werden Größen wie die Irrtumswahrscheinlichkeit („Signifikanz“) und das N auch gleich standardmäßig mit ausgegeben. Diese Größen sind ja meist erst dann interessant, wenn man eine Auffälligkeit gefunden hat. Vor lauter Zahlen wird einem also erstmal nicht ersichtlich, was denn nun eigentlich interessant sein könnte, und was nicht.

Möchte man das ganze in Excel kopieren, so bemerkt man schnell, dass die Tabellen schlecht formatiert werden – viele Zahlen werden als Potenzen dargestellt, und die Formatierung lässt auch zu wünschen übrig. SPSS-Tabellen sinnvoll und einfach zu formatieren, ist leider auch noch ein Traum.

Grund genug, sich mal Gedanken zu machen, wie man dieses Problem mit ein paar wenigen Griffen lösen könnte. Dies habe ich gemacht, und dabei eine recht einfache und praktikable Lösung gefunden. Trotz all dem sollte man allerdings immer beachten, dass eine Korrelation nicht zwangsläufig auch kausal ist - einen cum hoc ergo propter hoc sollte man also zwainglichst vermeiden

Hier gibts die Anleitung dazu (pdf)
…und hier nochmal das Beispiel-Excelfile (.xls)

Weitere Links zum Thema:
Korrelationskoeffizienten vergleichen (Tool)
Mittlere Korrelationskoeffizienten berechnen (Tool)