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Die Wirkung von zeitlicher (serieller) Korrelation in einer Zeitserie auf das Resultat eines Trendtests nach Mann-Kendall wird im Rahmen eines Simulationsexperiments untersucht. Schon geringfügige Korrelationen lassen die fehlerhafte Identifikation von Trends auf Raten deutlich oberhalb der zugelassenen Irrtumshäufigkeit anwachsen. Das Problem kann für Zeitserien, deren zeitliche Statistik denen von AR(1)-Prozessen ähneln, durch einen "Prewhitening"-Ansatz gelöst werden. Der Vorgang wird anhand der Zeitserie der jährlichen Mittelwerte des Luftdruckes in Bombay demonstriert.