如何理解jointplot输出的p值？皮尔逊相关系数0.74时p值接近零的含义

你通过stats.pearsonr配合sns.jointplot得到的两个输出值分别为皮尔逊线性相关系数r、以及对应的假设检验p值，你遇到的0.74高r值、p值几乎为0的结果含义如下：

• 本次检验的原假设为：「Proppant Loading（支撑剂用量）」和「EUR（最终可采储量）」两个变量在总体层面不存在线性相关关系，即总体相关系数为0
• p值的定义是：假设原假设成立的前提下，从对应总体中抽样，能够观测到|r|≥0.74这种强相关结果的概率

你得到的p值几乎为0，说明如果两个变量真的不存在线性相关，几乎不可能出现当前样本的高相关结果，因此可以直接拒绝原假设，判定两个变量的正线性相关关系是统计显著的，并非偶然抽样误差导致的。

补充注意：

1. p值仅用于衡量统计显著性，不代表相关强度，相关强度由0.74这个r值衡量，接近1的r值说明两个变量线性相关性很强
2. 皮尔逊相关仅能验证线性相关关系，你选择的kde类型jointplot也能直观看到两个变量的分布呈现明显的正相关趋势，和r值的计算结果匹配。

你用到的实现代码如下：

from scipy import stats
sns.jointplot(df_Shale['Proppant Loading'], df_Shale['EUR'],color='blue',kind='kde',stat_func=stats.pearsonr )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roudan