你可以这样说：

关联很小，但不为零。

但是，我不知道我会将 0.288 的 V 称为“小”。

不要将“统计显着”与重要混淆。统计意义与实际意义有很大不同。

在这种情况下更有意义的是，它解释了您的观察中由关联引起的变化比例。例如，如果由于样本量大而您的为 0.1 (p= 0.005)，则意味着猪尾部病变的 1% 是由脓肿引起的。在多因素情况下，这种关联虽然信息丰富，但可能不是很有意义。再次谨慎，因为相关性并不意味着因果关系。$\text{R}^2$$R$

添加到@Glen_b 的出色答案和您的评论。

正如他所说，它很重要，但很弱，因为样本量大到足以使小影响显着。但是现在您需要一种显示效果大小的方法。V 就是这样一种方式，但它对许多人来说并不直观，也不像其他一些度量那样广为人知。

从您的问题来看，您似乎有一个 2x2 的病变表（是/否）和脓肿（是/否）。然后您可以显示该表；您可以为 2x2 表提供优势比或许多其他度量中的任何一个。

我喜欢评论这种关系的感知有用性。例如：

该关联具有统计学意义，但实际上并不相关。

话虽如此，您的协会似乎并不那么弱。