Assoziationen bezeichnen in der werkstoffwissenschaftlichen Datenanalyse statistische Zusammenhänge zwischen Variablen, ohne dass notwendigerweise eine Kausalität impliziert wird. Sie sind zentral für die Identifikation struktur‑eigenschafts‑ und prozess‑eigenschafts‑Beziehungen in komplexen Datensätzen.

Formal werden Assoziationen über Korrelationskoeffizienten (z. B. Pearson, Spearman), Mutual Information oder allgemeine Maßzahlen der statistischen Abhängigkeit quantifiziert. In hochdimensionalen Werkstoffdatensätzen – etwa aus Hochdurchsatz‑Experimenten oder Atomistik/DFT‑Simulationen – dienen solche Maße dazu, relevante Einflussgrößen auf Zielgrößen wie Festigkeit, Leitfähigkeit oder Diffusionskoeffizienten zu priorisieren.

Ein wichtiger Spezialfall sind Association Rules (z. B. Apriori‑Algorithmus), mit denen diskrete Muster beschrieben werden, etwa: „bestimmte Prozessfenster und Legierungszusätze sind häufig mit Porenbildung assoziiert“. Kennzahlen wie Support, Confidence und Lift erlauben die Bewertung der Signifikanz solcher Regeln.

Für eine wissenschaftlich belastbare Nutzung von Assoziationen ist die strikte Trennung von Korrelation und Kausalität essenziell. Konfundierende Variablen, Stichprobenselektion sowie Messunsicherheiten müssen kontrolliert werden, häufig mittels multivariater Modelle, Kreuzvalidierung und Sensitivitätsanalysen. In modernen, KI‑gestützten Workflows (z. B. Materials Informatics, Bayesian Optimization) bilden Assoziationen die Grundlage, auf der Hypothesen für gezielte Experimente, Legierungsdesign oder Prozessoptimierung generiert werden.