[求助]急问：相关系数和样本量大小

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在多因素相关分析中。
样本量很大时（>10000)。
通过计算相关系数，发现很多相关系数都不大，从0.1到0.4。
请问相关系数不大时，例如0.1,但是统计学显著性p<0.000001，在研究中有没有讨论的价值。

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关键词：相关系数 样本量 相关分析 多因素 统计学 相关系数 样本量 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

有的，一般而言数据量大的话，相关系数确实会变小的。但只要通过显著性检验应该就是可以的

为啥数据量大，相关系数就会变小呢。

不是说小样本里面容易发生误差，但是大样本不容易误差么。

是不是说影响因素太多了，互相影响，把一些强相关给湮灭了。

我也遇到了同样的问题：
两个变量的各因子都相关，但相关系数很低，小于0.4，但却有显著性的差异。不知道结果该如何解释？

愿你的问题早日解决！

相关系数有无显著性与关系的密切程度是两个不同的概念。
相关相关系数有显著性（P<0.05),只能认为两变量间存在着线性相关关系，然而关系的密切程度只是另一回事，要看相关系数的绝对值，越接近于1，关系越密切，越接近于0，关系越不密切。要两者结合起来看，如果相关系数的绝对值很小，即使有显著性，也无实际意义。

另样本含量太大对相关分析而言，不一定是好事，样本含量越大系统误差可能性越大！

哦，原来如此。谢谢大家分享心得

0.1的相关系数太小了