Корреляция – это мера связи между двумя переменными, которая может быть положительной, отрицательной или отсутствовать. Например, есть ли связь между уровнем образования и доходом человека: чем выше образование, тем выше доход, или нет связи между ними. Статистической значимостью корреляции называют ее уровень значимости. Он может колебаться от 0 до 1 и показывает вероятность того, что корреляция между двумя переменными может быть случайной. Если уровень значимости равен 0, это означает, что нулевая гипотеза (нет связи между переменными) отвергнута в пользу альтернативной гипотезы (есть связь между переменными). Если значение уровня значимости меньше 0,05 (или 5%), то результат корреляции считается статистически значимым. Например, если коэффициент корреляции между уровнем образования и доходом равен 0,6, то это означает, что между ними существует положительная связь. Если уровень значимости равен 0,01, то это говорит о том, что связь статистически значима, т.е. вероятность того, что связь между переменными случайна, очень мала. Важно отметить, что статистическая значимость корреляции не означает причинно-следственной связи между переменными. Например, высокий уровень образования не обязательно приводит к высокому доходу, это просто связанные между собой факторы. Также следует учитывать, что высокий уровень статистической значимости не всегда гарантирует высокую силу связи между переменными. Низкий уровень статистической значимости не означает отсутствия связи между переменными, а указывает на то, что более точные и подробные исследования могут потребоваться для выявления этой связи. Таким образом, статистически значимая корреляция – это та, которая имеет высокий уровень значимости, которая была получена при выполнении определенных требований к выборке, методу исследования и другим параметрам, и которая прошла контроль на случайность.