Ich hab mal eine ganz dumme Frage, ob ich das richtig verstanden haben: Wenn ich eine sehr große Stichprobenmenge habe, dann kann ich bei einem Korrelationstest nach Pearson trotz eines sehr kleinen Koeffizienten (-0,12) einen niedrigen p-Wert erhalten, was ja heißen würde, die Korrelation ist signifikant, oder? Trotzdem scheint sie laut dem Koeffizienten ja nicht besonders stark. Kann ich also den Schluss ziehen, dass die Variablen korrelieren, aber dies so schwach ist, dass es vernachlässigbar ist? Ich möchte eine lineare Regression machen und muss dafür zunächst testen, ob es Korrelationen zwischen den beteiligten Variablen gibt.
Zwei Beispiele:
a) Pearson's product-moment correlation
data: x and z
t = -3.925, df = 15279, p-value = 8.711e-05
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.04756913 -0.01589017
sample estimates:
cor
-0.03173762
b) Pearson's product-moment correlation
data: x and y
t = -14.4706, df = 15279, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.1318866 -0.1006043
sample estimates:
cor
-0.1162743