为什么积差相关系数很小但是却非常显著呢？

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两列连续变量，样本量较大（10000人），但是做出来的积差相关系数很小（一般为0.2到0.5之间变化），但是却非常显著（P<0.001），是什么原因造成这个结果的呢？请各位大虾帮忙回答。多谢！

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关键词：相关系数 连续变量 样本量 相关系数 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

其實，你的題目就說明了答案。

主要原因就是「樣本人數太大」，以10000人所做的分析，大概任何檢定都會顯著。

可以參考Cohen的說法，0.1為小的效果量，0.3為中度效果量，0.5為大的效果量

这说明数据源好呀 高兴还来不及 干吗怀疑呢 是不是？

我们一般认为相关系数较大，更容易显著，但是现在的情况是相关系数小但是却非常显著，这个结果比较尴尬，这是为什么呢？

如果数据量大是造成相关系数小但是非常显著的原因，那么，应该怎么办呢？是不是样本量不要这么大，就会出现相关系数小则不显著，相关系数大则显著的常规结果呢？样本量减小可能会出现数据不是正态分布，不满足积差相关的前提条件的现象，这岂不更尴尬？

一般研究者是希望檢定達顯著，你反而是不希望顯著，有點奇怪。

顯著性有兩種：

一是統計顯著性，同樣的r值，樣本數愈多愈容易顯著。反之，樣本數固定，r值愈大愈容易顯著。

二是實質顯著性(效果量)。r=.05，樣本數很大時，可能會顯著，但是，此時卻沒有實質意義的。
依Cohen(1988)的說法，0.1為小的效果量，0.3為中度效果量，0.5為大的效果量

问题已经解决，谢谢大家！

谢谢SPSS19，呵呵

我也遇到这个问题，怎么解决的，抽样吗？我的是800多样本