相关系数r很小，显著性p很高，是相关还是不相关？ – 数据小兵博客

大家好，我是公号作者数据小兵，一名数据分析博主。

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相关系数需要先满足P值小于0.05，相关性有统计学意义这个前提条件。P＜0.05说明有相关性，P＞0.05则说明无相关性。

给大家整理一下相关系数强弱程度的解读标准，先强调一下，可以说是有标准，也可以说没有绝对的标准。

有很多统计分析结果的解读，请大家不要太刻意去找一个绝对的标准，没有。

我们做两个变量间的相关性，比如pearson相关系数r=0.32，p值显著，那么它相关程度到底如何呢？是强相关还是中度相关或者是弱相关呢？

另一种情况，比如你的相关系数r=0.95，应该说绝大部分人会认定它是强相关了。

所以，让我们尴尬的主要是那些不怎么大，也不怎么小的相关系数。

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G.R.埃维森,M.格根著;吴喜之等译《统计学》一书中，有这样一段话，我引用来大家读一下：

|0.75|很强的相关 |0.3|适中的相关 |0.25|较弱的相关

注意这句话：对于在不同领域工作的人们，寻找r的范围亦不同，高和低仅仅是看作相对于某一领域的r的普通值来说的。

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冯国双著《白话统计》这样表述的：（强弱）这些划分并没有什么理论依据，也很难作为实践指导，因为不同领域的标准是不同的。。。所以没有必要纠结于具体的标准，每个领域都有自己的特点。

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我在一篇博士论文里面看到的描述：相关系数 |r| 0.7表示相关程度较强。检验水准α=0.05。

论文中的这段话没有给出引用文献出处。

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其实真的没有必要过于纠结，如果你觉得无法给出一个强弱的判断，那么我建议你直接描述相关系数大小和p值也可以，不要明确报告它的强弱，读者自有判断。比如如下的论文：

我总结为这是“公道自在人间”，把解读强弱的权利交给读者。以上内容适用于Pearson、Spearman等相关系数。

当然还有更稳妥的办法，那就是多搜索多阅读一些您所在行业领域的相关论文，看看同行们如何看待相关系数的强弱，总会让你心中有数的。

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本文完 文=数据小兵

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