Вопрос касается интерпретации статистической значимости корреляционных связей, особенно в контексте уровня значимости p < 0,05. Давайте разберем, что это означает и как правильно интерпретировать результаты корреляционного анализа.

1. Определение уровня значимости: Уровень значимости (p-значение) показывает вероятность того, что наблюдаемая корреляция могла произойти случайно. Если p < 0,05, это означает, что вероятность случайного появления данной корреляции менее 5%.
2. Интерпретация p-значения: Если p < 0,05, мы можем сделать вывод о том, что корреляция статистически значима. Это значит, что есть достаточно оснований утверждать, что связь между переменными существует, и она не является результатом случайности.
3. Классификация значимости: В зависимости от значения корреляционного коэффициента (например, r от -1 до 1),мы можем говорить о разных уровнях значимости:
   • Если корреляционный коэффициент близок к 1 или -1, это говорит о высокой значимости корреляции.
   • Если коэффициент находится в промежутке между 0.3 и 0.7, это может указывать на значимую корреляцию.
   • Коэффициенты, близкие к 0, указывают на отсутствие значимой корреляции.
4. Вывод: Таким образом, при p < 0,05 можно говорить о значимой корреляции между переменными, и если корреляционный коэффициент высок, то о высокой значимости этой корреляции.

В вашем вопросе правильным ответом будет "значимой корреляции". Если корреляция действительно высока, можно также говорить о "высокой значимости корреляции". Однако, важно учитывать и величину самого коэффициента корреляции для более точной интерпретации.