Creo que le falta la distinción entre los parámetros y estadísticas.
Hay una correlación de Pearson de toda la población, incluyendo a los sujetos que no han medido. Esta correlación es un parámetro (se refiere a la población o al valor teórico para futuras observaciones). El parámetro es algo que teóricamente existe: si había infinidad de recursos puede calcular exactamente, pero ya que no tienen recursos infinitos no conoce el valor del parámetro, por lo que necesita para hacer inferencias acerca de él.
Se ha calculado la correlación de la muestra de sujetos que en realidad observada, esta correlación es una estadística (valor medido de la muestra).
Un significativo hipótesis nula es acerca de un parámetro desconocido de valor, así que mientras que usted puede decir que el observó que las estadísticas no son 0, el hecho de que usted no está viendo significativos los valores de p significa que no se puede descartar la posibilidad de que la población de correlación (parámetro) 0.
Sólo se centra en la estadística calculada a partir de observaciones pasadas y haciendo caso omiso de inferencias acerca de los parámetros es como jugar a la Ruleta rusa en la que alguien carga un live de bala en 1 cámara (de 6) de un relvover y hace girar el cilindro para aleatorizar las balas ubicación. Que, a continuación, tire del gatillo 3 veces y se hace clic en una cámara vacía cada vez. Luego de la mano de la pistola para usted y esperan que se mantenga a la cabeza y apretar el gatillo indicando que el 0% de los datos hasta ahora ha resultado en un disparo de bala por lo que son perfectamente seguros.
