相关性分析里的p值到底代表啥？看完秒懂！

在相关性分析中，p值是用来衡量假设检验中结果发生概率的一个统计量。具体来说，它代表的是在两个变量之间没有实际相关性的情况下，偶然观察到当前或更极端相关性结果的概率。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），我们就拒绝原假设，即认为两个变量之间存在统计学上的显著相关性。

简单来说，p值告诉我们，如果两个变量之间真的没有任何关系，那么我们通过随机抽样得到的样本数据中出现现有相关性的可能性有多大。如果这个可能性很小（p值很小），我们就更有理由相信这两个变量之间存在真实的关联。因此，p值帮助我们判断相关性分析结果的可靠性，避免因为随机波动而得出错误的结论。