你只能说样本皮尔逊相关系数 (r) 包含在 0.24 到 0.78 的区间内。当测试此区间外的值时，您有 95% 的信心会检测到显着不同的相关性。这意味着变量 X 与样本中的变量 Y 具有某种程度的正线性关系。（我不愿使用这种关系的“强度”的定性描述，因为：1）这是一种过时的思考方式，2）在一个学科中可能是强相关性在另一个学科中可能很弱，以及 3）我不知道用于计算相关系数的样本量。）如果这个实验是独立进行的，对同一总体进行随机抽样，那么 95%（从长远来看）将包含总体参数 rho。

我是从一个善于分析但不是统计学专家的人的角度发表这个评论的。进行线性回归的原因之一是要回答关于两个变量 x 和 y 的值是否相互独立的问题。或者，数据集可能包含它们之间存在某种联系的证据。如果“r”的置信区间包含零，则表明 x 和 y 不相关，并且计算的回归方程没有价值。如果“r”的置信区间不包含零，则有理由相信有理由怀疑 x 的值与 y 的值有某种联系。在这种情况下，如果您正在构建一个包含 x 和 y 作为变量的统计或数学模型，

需要注意的是，因为我不是统计专家，所以我可能会犯这个错误。