{"id":7027,"date":"2025-07-15T13:34:46","date_gmt":"2025-07-15T13:34:46","guid":{"rendered":"https:\/\/functiontranslator.com\/fisher\/"},"modified":"2021-02-25T16:03:15","modified_gmt":"2021-02-25T16:03:15","slug":"fisher","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/functiontranslator.com\/de\/fisher\/","title":{"rendered":"FISHER"},"content":{"rendered":"

Einf\u00fchrung in die FISHER-Funktion<\/h2>\n

Die FISHER-Funktion ist sowohl in Microsoft Excel als auch in Google Sheets verf\u00fcgbar und dient dazu, eine Transformation des Pearson\u2019schen Korrelationskoeffizienten x durchzuf\u00fchren. Diese Transformation, bekannt als Fisher-Transformation oder Z-Transformation, wird h\u00e4ufig in statistischen Analysen verwendet, um die Verteilung der Werte einer n\u00e4herungsweise normalen Verteilung anzun\u00e4hern.<\/p>\n

Die Funktion erweist sich als besonders n\u00fctzlich bei der Analyse der Korrelationen zwischen Datens\u00e4tzen.<\/p>\n

Syntax und Beispiel<\/h2>\n

Die Syntax der FISHER-Funktion in Excel lautet wie folgt:<\/p>\n

 FISHER(x)<\/code> <\/pre>\n
Hierbei ist x<\/code> der numerische Wert, der transformiert werden soll. Dieser Wert sollte zwischen -1 (ausschlie\u00dflich) und 1 (ausschlie\u00dflich) liegen, da die Funktion f\u00fcr Werte au\u00dferhalb dieses Bereichs undefiniert ist.<\/p>\n
Ein Beispiel f\u00fcr die Verwendung der Funktion k\u00f6nnte folgenderma\u00dfen aussehen:<\/p>\n
 =FISHER(0.75)<\/code> <\/pre>\n
Dies w\u00fcrde die Fisher-Transformation auf den Korrelationskoeffizienten 0.75 anwenden und das Ergebnis zur\u00fcckgeben.<\/p>\n
Praktische Anwendungen der Transformation<\/h2>\n
Beispiel 1: Vergleich von Korrelationskoeffizienten<\/h2>\n
In der Statistik ist der direkte Vergleich der St\u00e4rke von Korrelationen zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen oft schwierig, wenn die Korrelationskoeffizienten nicht transformiert sind.<\/p>\n
Betrachten wir zwei Korrelationskoeffizienten:<\/p>\n
    \n
  • Koeffizient A: 0.5<\/li>\n
  • Koeffizient B: 0.8<\/li>\n<\/ul>\n
    Um diese vergleichbar zu machen, wenden wir die FISHER-Funktion an:<\/p>\n
     =FISHER(0.5) \/\/ Ergebnis z.B. 0.5493 =FISHER(0.8) \/\/ Ergebnis z.B. 1.0986<\/code> <\/pre>\n
    Die transformierten Werte veranschaulichen klarer die Unterschiede zwischen den beiden Korrelationen und k\u00f6nnen f\u00fcr weiterf\u00fchrende statistische Tests herangezogen werden.<\/p>\n
    Beispiel 2: Hypothesenpr\u00fcfung auf Korrelation<\/h2>\n
    Ein Forscher m\u00f6chte \u00fcberpr\u00fcfen, ob eine signifikante Korrelation zwischen zwei Variablen besteht. Er berechnet den Korrelationskoeffizienten zu 0.65 und wendet die FISHER-Funktion an, um die Signifikanz zu testen:<\/p>\n
     =FISHER(0.65) \/\/ Ergibt z.B. 0.9735<\/code> <\/pre>\n
    Dieser transformierte Wert kann nun in weiterf\u00fchrende statistische Tests einflie\u00dfen, um die Hypothese zu \u00fcberpr\u00fcfen. In Verbindung mit dem Standardfehler der Fisher-Transformierten kann der Forscher entscheiden, ob die Korrelation statistisch signifikant ist.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Gibt die Fisher-Transformation zur\u00fcck<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[329],"tags":[],"class_list":["post-7027","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistisch"],"acf":[],"yoast_head":"\nFISHER-Funktion in Excel: Erkl\u00e4rung, Beispiele und Syntax<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Kurze Erkl\u00e4rung zur Excel-Funktion FISHER. 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