相关性分析中，p<0.05, r=0.29,怎么评价相关性呢

Question

如题，p有统计学意义，但r值不高，文章中可以总结不相关吗，以及能否认为该因素对因变量造成影响不大而无视该变量

Answer 1

以下回答参考自‘文心一言’由‘栗筝i’整理回复、有用望采纳：

在相关性分析中，当 p < 0.05 且 r = 0.29 时，这两个统计量提供了不同的信息，需要分别解释。

1. p值（p-value）：

   • p < 0.05 表示观察到的数据所支持的相关性在统计上是显著的，即这种相关性不太可能是由于随机误差产生的。换句话说，拒绝原假设（即两个变量不相关），并接受备择假设（即两个变量之间存在某种相关性）。

2. 相关系数r（或R）：

   • r = 0.29 表示两个变量之间的线性关系强度为0.29。在-1到1的范围内，这个值属于较小的正数，表示两个变量之间的线性关系较弱。但这并不意味着它们不相关，只是它们之间的线性关系不强。

在文章中如何总结：

你不应该总结为“不相关”，因为p值已经表明这两个变量之间存在统计上的相关性。然而，你可以指出这种相关性是较弱的。例如，你可以写：

“尽管两个变量之间存在统计上显著的相关性（p < 0.05），但相关系数的值较小（r = 0.29），表明它们之间的线性关系较弱。”

此外，虽然这个问题与R语言和Python相关，但更具体地，它与统计学的概念相关，而不是与特定的编程语言相关。因此，在解释和报告结果时，应侧重于统计学的解释，而不是编程的细节。

最后，需要注意的是，p值和相关系数r分别提供了不同的信息，不能相互替代。p值告诉我们观察到的相关性是否可能是真实的，而相关系数r则告诉我们这种相关性的强度。