Hulp bij onderzoek

jouw steun en toeverlaat bij onderzoek, statistiek en SPSS.

Dit moet je weten om de juiste toets te kiezen

Multipele correlatie

Multipele correlatie is de samenhang tussen meerdere variabelen op interval/ratio niveau. Dit wordt aangeduid met een hoofdletter r: R. Maar veel liever letten we nog op het kwadraat: de R2. Dat is het percentage verklaarde variantie. Laten we dat eens uitleggen.


Correlatie en multipele correlatie

De meest bekende maat voor samenhang is de Pearson productmoment correlatie (afgekort tot pm-correlatie). De pm-correlatiecoëfficiënt geeft de kracht van de samenhang aan. Deze ligt tussen de -1 en de 1. Bij de waarde van -1 en +1 is er sprake van een perfecte samenhang: de gegevens liggen op één rechte lijn; een waarde op de x-as komt overeen met één waarde op de y-as. Bij een waarde van 0 is er helemaal geen samenhang. Door de pm-correlatiecoëfficiënt te kwadrateren en te vermenigvuldigen met 100%, krijg je het percentage verklaarde variantie. Dat percentage ligt dus altijd tussen de 0 en 100%. Als r = 0 dan wordt er 0% van de variantie van Y door X verklaard, en bij de waarde 1 is dat 100%. Dat percentage verklaarde variantie zou je ook de gemeenschappelijke variantie kunnen noemen. Dat kun je ook uitbeelden in venndiagrammen.


Venndiagrammen van correlatie 


Bij multipele correlatie wil men niet de samenhang tussen twee variabelen weten, maar tussen meerdere variabelen. Je kunt je dat voorstellen door niet twee cirkels (de X en de Y) over elkaar heen te leggen, maar meerdere cirkels op de Y-cirkel te leggen. Door steeds maar meer cirkels toe te voegen kan er steeds een stukje verklaarde variantie erbij komen. Dat wordt hieronder uitgebeeld met 3 X-variabelen en 1 Y-variabele.

 Venndiagam van multipele correlatie


Interpreteren van de multipele correlatiecoëfficiënt

De kracht van de samenhang (de correlatiecoëfficiënt) wordt als er sprake is van meerdere variabelen niet meer aangeduid met de letter r, maar met de hoofdletter R. De R kan alleen waarden aannemen die liggen tussen 0 en 1. Bovendien is het vaak beter om te spreken in termen van het percentage verklaarde variantie en dat wordt aangeduid met R2. Het kan zijn dat als er nog een variabele wordt toegevoegd dat er dan niks nieuws meer van Y wordt afgedekt. De nieuwe variabele voegt dan niets meer toe. In bovenstaand venndiagram zou de nieuwe variabele in het blauwe gebied komen te liggen.


De adjusted multipele correlatiecoëfficiënt

Statistici onderscheiden ook de adjusted R2. Dat is een correctie op de gewone R2: er wordt een correctie gemaakt op basis van het aantal variabelen en het aantal cases of respondenten. De adjusted R2 kan zelfs negatief zijn (en dat is opmerkelijk voor een kwadraat). Dat treedt vooral op bij een lage samenhang en/of een kleine n. Als de R2 en de adjusted R2 niet veel van elkaar verschillen, zit het wel snor.


Multipele correlatie en regressieanalyse

De multipele correlatiecoëfficiënt is een belangrijk onderdeel van regressieanalyse. Hiermee ben je in staat verschillende modellen met elkaar te vergelijken. Dat is erg belangrijk om na te gaan of er sprake is van mediatie, moderatie of bij hiërarchische regressieanalyse. We vertellen je daar veel meer over in de Cursus Statistiek. Als je wilt weten hoe je dat uitvoert in SPSS, bekijk dan onze video's uit de reeks Cursus SPSS.  


Foeke van der Zee met Boek over onderzoek© Foeke van der Zee (versie 2023). hulpbijonderzoek.nl/online-woordenboek

- specialist in Onderzoek en Statistiek
- auteur van boeken over onderzoeksmethodologie
- oprichter van en coach bij Hulp bij Onderzoek




Aan Multipele correlatie gerelateerde termen:

Naar de cursus SPSS


Terug naar het Online Woordenboek Onderzoek en Statistiek Terug naar de begrippenlijst


Word lid en krijg heel veel gratis informatie over onderzoek, statistiek en SPSS

Krijg toegang tot het Kenniscentrum van Hulp bij Onderzoek

Pak deze voordelen:

  • Gratis paper Welke statistische toets mag/moet je kiezen
  • Gratis proeflessen Methodologie, statistiek, SPSS
  • Gratis toegang tot onze community met Q&A
  • Kom in contact met onze coaches
  • Krijg wekelijks een grandioze tip voor je onderzoek


Dit mag je niet missen. Het is nu of nooit (of misschien toch nog wat later?). Klik hier voor nog meer informatie >>>

Krijg toegang tot onze Online Academie
Accepteer je onze voorwaarden voor gratis lidmaatschap