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两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。
显著性0.229，高于0.05，所以这样分析相关性不成立，而且样本量太低了，最少30个样本。
根据表现形式，可分为:模拟数据，由连续函数组成，是指在一定间隔内连续变化的物理量，也可分为图形数据(如点、线、面)、符号数据、文本数据、图像数据等，如声音大小和温度变化等。
扩展资料：
技术标准：
当做出结论时，应该真正描述方向性(例如，明显大于或明显小于)，sig值通常表示为P>0.05 ，表明没有显著差异，0.01<P<0.05 表示显著差异，P<0.01表示显著差异。
如果在测试一个实验中测量的数据，那么当数据之间存在显著差异时，实验的零假设可以被推翻，并且替代假设测试得到支持，相反，如果数据之间没有显著差异，实验的另一个假设可以被推翻，虚无主义的假设得到支持。
原理：
当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。
案例：
例如，记忆术研究发现，被试学习某记忆法前的成绩和学习记忆法后的记忆成绩会有显著性差异，这一差异很可能来自于学××记忆法对被试记忆能力的改变。
显著性差异是一种有量度的或然性评价，比如，我们说A、B两数据在0.05水平上具备显著性差异，这是说两组数据具备显著性差异的可能性e69da5e6ba90e79fa5e98193331为95%。
两个数据所代表的样本还有5%的可能性是没有差异的。这5%的差异是由于随机误差造成的。
参考资料来源：
百度百科-显著性差异
统计检验上，只有p值小于0.05才有意义，也就是一类错误低一些。
P<0.05，就存在相关性，有时候认为是P越小越好，其实不是的，p只是用来说明是否相关性。操作zd方法如下：
1、打开EXCEL软件，输入要求的两组数据。
2、随便选择版一个空白表格，然后选择函数fx。
3、类别选择：统计，再选择TTEST。
4、点击第一组数值，然后拖动鼠标把第一组方框数据选中，同样点击第二组数值，选中第二组方框数据。尾数和类型都输入:“2”。
5、然后点击确认，P值就求出来了。如果P<0.01，说明这两组数据是极显著权差异性如果0.01<P值<0.05，说明这两组数据是显著差异性，如果P值>0.05，说明这两组数据是非显著差异性。